Нейронная сеть, которая учит себя законам физики, может помочь решить загадки квантовой механики.
Астрономам потребовались столетия, но теперь алгоритм машинного обучения догадался сам, что он должен поместить Солнце в центр Солнечной системы, основываясь на том, как движется Марс по отношению к Солнцу с Земли. Этот метод является одним из первых испытаний ИИ, который исследователи надеются использовать для открытия новых законов физики и, возможно, для переформулирования квантовой механики, находя закономерности в больших наборах данных (Big Data).
Физик Ренато Реннер из Швейцарского федерального технологического института (ETN) в Цюрихе и его коллеги хотели разработать алгоритм, который мог бы перегонять большие наборы данных в несколько основных формул, имитируя способ, которым физики придумывают краткие уравнения, такие как E = mc². Чтобы сделать это, исследователи должны были разработать новый тип нейронной сети и систему машинного обучения.
Обычные нейронные сети учатся распознавать объекты — такие как изображения или звуки — путем обучения на огромных наборах данных. Они обнаруживают общие черты — например, "четыре ноги" и "заостренные уши" могут быть использованы для идентификации кошек. Затем они кодируют эти особенности в математические "узлы", искусственный эквивалент нейронов. Но вместо того, чтобы перегонять эту информацию в несколько легко интерпретируемых правил, как это делают физики, нейронные сети являются чем-то вроде черного ящика, распространяя полученные знания по тысячам или даже миллионам узлов непредсказуемыми и трудными для интерпретации способами.
Таким образом, команда Реннера разработала своего рода "лоботомизированную" нейронную сеть: две подсети, которые были связаны друг с другом только через несколько связей. Первая подсеть будет учиться на данных, как в типичной нейронной сети, а вторая будет использовать этот "опыт" для создания и проверки новых прогнозов. Поскольку между двумя сторонами было мало связей, первая сеть была вынуждена передавать информацию другой в сжатом формате. Реннер сравнивает это с тем, как консультант может передать свои приобретенные знания студенту.