Neizliksimies – fizika vienmēr ir bijusi akadēmisko studentu sasniegumu ziņā pārāka. Ziniet, tā, kas pusdienu laikā raksta integrāļus, kamēr pārējie cenšamies nokārtot matemātiku. Bet tagad? Iemetiet mākslīgo intelektu fizikas katlā, un... kaut kas dīvains sāk vārīties. Nopietni. Laipni lūgti trušu alā: mākslīgais intelekts fizikai .
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Kas ir kvantu mākslīgais intelekts: kur krustojas fizika, kods un haoss.
Izpēta, kā kvantu skaitļošana saplūst ar mākslīgo intelektu un sarežģītību.
🔗 Kāds ir labākais mākslīgais intelekts matemātikai: pilnīgs ceļvedis,
kurā aprakstīti labākie mākslīgā intelekta rīki matemātikas problēmu ātrai risināšanai.
🔗 Kas ir mākslīgā intelekta tēvs?
Aplūko pionierus, kas veidoja mākslīgā intelekta vēsturi.
Tāpēc pagaidiet — kāpēc mākslīgais intelekts šeit patiesībā ir tik svarīgs?
Tās nav tikai tehnoloģiju tenkas. Ir arī reālas priekšrocības:
-
Pattern Hunter Supreme : Mākslīgais intelekts, īpaši šie dziļās mācīšanās zvēri, var apstrādāt absurdu eksperimentu datu apjomu (skatoties uz tevi, CERN) un noķert lietas, ko cilvēka smadzenes vienkārši... izlaiž.
-
Ātruma palielinājumi pārpilnībā : Simulācijas, kas agrāk trūka dienām ilgi, tagad darbojas ar milzīgu ātrumu. Paldies, neironu tīkli.
-
Teorētiska domāšana ar nelielu pavērsienu : mākslīgais intelekts ne tikai apstrādā skaitļus – tas var iedvesmot jaunas teorijas. Līdzīgi kā kofeīna piesātināts pētniecības asistents, kuram nav nepieciešams miegs.
-
Bez aizspriedumiem (Ish) : Algoritmi nekļūst kaprīzi vai politiski... bet jā, slikti apmācības dati joprojām var radīt haosu.
Galvenais? Mazāk izdegšanas, vairāk izrāvienu. Teorētiski. Mēs joprojām atkļūdojam sapni.
Kā mākslīgais intelekts faktiski tiek izmantots fizikā (ātra apkrāptu lapa)
| Mākslīgā intelekta rīks/tehnika | Kas to lieto | Dārgs | Kāpēc tas ir forši |
|---|---|---|---|
| TensorFlow simulatoram | Maģistranti, pētnieki | Bezmaksas | Pārvalda masīvas simulācijas kā profesionāls spēlētājs. |
| AlphaFold | Molekulārie nūģi | Freemium | Paredz olbaltumvielu locīšanos. Sava veida maģija. |
| PyTorch + ģeometriskais | ML fiziķi, teorētiķi | Bezmaksas | Lieliski piemērots kvantu grafu lietām. Tomēr sarežģīti. |
| CERN ROOT + AI slāņi | Daļiņu cilvēki | Brīvības pieskaņa | Labi sader ar mantotajām CERN datu darbplūsmām. |
| QuTiP | Kvantu meistari | Bezmaksas | Ātrāk atrisina Šrēdingera tipa galvassāpes. |
Nedēļām ilgas simulācijas dažu minūšu laikā? Pa īstam ⏱
Iedomājieties, ka modelējat divas galaktikas, kas saduras viena ar otru – klasiska otrdiena, vai ne? Tradicionālo metožu apstrāde varētu aizņemt burtiski nedēļas. Bet pievienojiet mākslīgo intelektu (piemēram, pastiprinājuma mācīšanos, ģeneratīvos trikus), un tas ir kā pāriet no atlokāma tālruņa uz deformācijas disku.
Dažas laboratorijas (piemēram, Caltech komanda) trenē mākslīgo intelektu iztēloties jaunus Visumus. Nevis simulēt – iztēloties. Kā sapņu fizikas iedzīvināšana. Mēs vairs neesam Kanzasā.
Kad mašīnas sāk ieteikt fizikas likumus 😳
Izklausās pēc zinātniskās fantastikas, bet pētnieki ļauj mākslīgajam intelektam izstrādāt jaunus fizikas likumus. Piemēram:
-
Simboliskās regresijas rīki, kas ģenerē jaunus vienādojumus.
-
Autoenkodētāji, kas atrod slēptu vienkāršību haotiskās sistēmās.
-
Transformatoru stila modeļi, kas mēģina pārrakstīt fizikas darbus.
Vai tiem vienmēr ir jēga? Nē. Dažreiz tie ir LaTeX ietērpti nesakarīgi vārdi. Bet, no otras puses, vai mēs visi neesam tur bijuši pulksten divos naktī eksāmenu laikā?
Kvantums + mākslīgais intelekts = Kas vispār ir realitāte?
Kvantu mehānika jau tā mums jauc prātus. Tagad pievienojiet klāt mākslīgo intelektu, un viss kļūs... kūstošs:
-
Kvantu mašīnmācīšanās : Mākslīgā intelekta palaišana aparatūrā . Savvaļas.
-
Ar mākslīgo intelektu darbināta kvantu novērtēšana : mazāk mērījumu, gudrāki minējumi.
-
Hibrīdsistēmas : klasisks mākslīgais intelekts + kvantu triki = negaidīti spēcīgs.
Mulsinoši? Jā. Izrāviena potenciāls? Arī jā. Godīgi sakot, šķiet, ka mēs kodējam Kristofera Nolana filmā.
Ne tikai teorija: uzvar mākslīgā intelekta īstā fizika
Šīs lietas nav ieslēgtas ziloņkaula torņos. Reālajā pasaulē:
-
Kodolsintēzes reaktora vadība (piemēram, ITER) tagad izmanto mākslīgo intelektu plazmas stabilizēšanai. Jā, plazma.
-
Pateicoties fiziku apzinošam mākslīgajam intelektam, klimata fizika
-
Gravitācijas viļņi? Mākslīgais intelekts palīdzēja tos atklāt visos šajos trokšņainajos LIGO datos.
Izrādās, ka tā nav tikai akadēmiska locīšanās. Tā ir praktiska burvestība.
Kur mākslīgais intelekts joprojām kļūdās savos vienādojumos
Nepārspīlēsim. Pastāv problēmas :
-
Melnās kastes sindroms : mākslīgais intelekts sniedz “atbildes”, kuras mēs ne vienmēr saprotam.
-
Datu vācēji : labi modeļi prasa milzīgu datu apjomu, un fizika ne vienmēr to nodrošina.
-
Rakstu halucinācijas : Dažreiz mākslīgais intelekts vienkārši... atrod formas mākoņos.
Stāsta morāle: Mākslīgais intelekts var uzlabot fiziku. Tas vēl nevar aizstāt fiziķus.
Laika nomocītām smadzenēm
Mākslīgais intelekts + fizika = dziļi dīvains, ārkārtīgi daudzsološs sajaukums. Ātrākas simulācijas. Drosmīgas teorijas. Reālās pasaules uzvaras. Bet, tāpat kā jebkurā sarežģītā eksperimentā, rezultāts ir atkarīgs no tā, kā tas ir iestatīts.
Ja studējat fiziku un nepētat mākslīgo intelektu? Iespējams, jūs palaidāt garām nākamo paradigmas maiņu. Nekāda spiediena. 🚀