元スレ【ナゾロジー】AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた！ [すらいむ★]

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1 :

AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた！

　AIには人類が知覚できない何かがみえているようです。

　米国のコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究によれば、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明した、とのこと。

　ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていました。

　研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。

　もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在することになります。

　研究内容の詳細は2022年7月25日に『Nature Computational Science』にて掲載されました。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

ナゾロジー　2022.07.28 Thursday
http://nazology.net/archives/112534

2 :

それ合ってんの？

3 :

囲碁なんかでも人間には見えてない世界を見てるしな

4 :

振り子運動は、ニュートンの運動方程式で記述できるし、
ラグランジュの運動方程式でも記述できる。それぞれがある種の思想の表現だ。
AIの示す方程式はどんな思想なのか？

5 :

量子論でどう判断されるかが興味深いかな
とりわけヒルベルト空間のダイナミクスをAIがどう認識するか

6 :

>既存の知識では、二重振り子運動は上腕と下腕の角度や角速度など4個の変数を持つことが知られています。

>しかしAIに運動法則を学習させたところ「4.7個」と微妙に異なる結果が得られました。

1未満の0.7個の変数って何？

7 :

デデン　デン　デデン

8 :

人類未踏産物が生まれるわけですね

9 = 5 :

例えば、強結合のゲージ理論をAIに解かせてみたら
高次元の弱結合の重力理論を用いて解いたりするのかな？

10 :

三体問題解かせようぜ

11 = 4 :

>>10
AIは不可能を可能にするのではない。単に可能性を早めるだけ。

12 :

戦闘妖精雪風みたい

13 :

振り子運動は途中で
θ＜＜１　の時　sinθ ～ θ　という近似を使って解くからな

近似を使わない方程式発見できれば大したもんだ

14 = 4 :

>>13
そんなものは、そもそも存在する。
その近似は理論ではなく、単に実用上のものに過ぎない。

15 :

俺が物理苦手だったのは、俺がそっち側の人間だからかそうか

17 :

空気抵抗とかかな

18 :

>>7
だんだんと近づいてきてるな

19 :

ブランコで靴飛ばしをするときに靴が脱げる瞬間があって
そこの変数が 0.3 くらい
あとの 0.4 は振り戻しの慣性力

20 :

ワイの巨大エリンギの周りを周回する連星系・・・(´ω｀)
なお真ん中のエリンギは真っ黒だから「ブラックなんたら」とか呼ばれてるな(´･ω･)

21 :

とにかく、それらは実戦理論だから、それを使うが吉かも？

今の物理理論では、数式に現れる色んなパラメータを定数で
考える場合が多いよね。 でないと、計算が恐ろしく複雑になるから。

空気の摩擦係数とか、気圧とか、気体組成によって変わるが
定数で計算するとか。

22 = 20 :

ちっちゃいオッサンを用意して
ブランコの上で屈伸運動させるだけで動き出すミステリー(´･ω･)

24 :

解雇奴「ほーんそれで感情はあるの？」

25 :

シンギュラリティーだっけ？ もう超えちゃってるわけだな。
AIがなんか証明しても検証出来る奴が誰もいない。

26 :

俺がもてない現象を一言で言い表す妹みたいだな

27 :

>>1
さらに奥深く突き詰めてみたところ
100年前にアインシュタインが発見していたとさ、というオチ

28 :

>>1
>しかしAIに運動法則を学習させたところ「4.7個」と微妙に異なる結果が得られました。

三次元空間で数学を使うことしかできない人間に遠慮して
こう言ってると予想。

実際には、人間の数学では循環小数0.666となってしまう世界の向こう側の領域を認識していると予想。

30 :

フラクタル次元が見えているのか

31 :

>>1
オッカムの剃刀
単に冗長なんじゃない

32 :

>>9
上擦った話よりもこういうケースなら日本人なら佐藤スクール的な可積分系の不変量を挙げるんじゃないかな？。

33 :

>>23
確かに！すばらしい

34 :

これまで説明のつかなかったことが分かるようになるのか
※ただし人間には理解できない

35 :

数学的に等価なんじゃね？
電磁気学の微分形式と積分形式の違いだとか、力学のニュートン方程式と解析力学の違いだとかが該当するような。

36 :

個数が小数点以下ってどういうことよ

37 :

なんだよこれ
その先金払わないと読めねーぞ
これ小遣い稼ぎのくわせもんだろ
ネタで記事立てて

38 :

面白いw
見てみたいわー

39 = 25 :

>>23
数式も圧縮技術に近しい気がする。
内容が理解できなくとも、膨大な情報のパターン化として活用すればいいのかも。

40 :

それは式を創ってそれを使って出しているわけではなく、
単に予想しているだけなのではないのか。
人間の予想はかなりおおざっぱなものにしかならないが、コンピューターの予想はかなり精密なものになるというわけだ。
それは確率統計的な予測になるからだ。
もっとも、量子力学や電磁力学もとどのつまりはデータの値を統計してそれから近似値を出す式を創り出すものだろうから、
そうだとすればそういう意味では人間のやっていることと大同小異だろうということになる。
つまりこの場合は本当の意味ではそこで何が起こっているのか洞察したわけではない。
アインシュタインが批判したのは量子力学のまさにそういう側面なのだろう。
もちろんこういうことが起こっているのではないかというモデルを創りそれに基づいて理論を構築して行くという道もあるが。

41 :

>>6
個数が小数点って何なんだろうね？？？

自分がちょっと思ったのは、
プログラミングの関数って変数を可変長に出来る奴があるけど
タイミング次第である変数を使ったり使わなかったりする、って
事なのかなあ？

43 :

人間の感覚も絶対じゃないからな

44 :

>>1
既知の法則の必要十分条件を
与えるだけだとつまらない。
未解明の現象を予測可能にするなら、
大したものだ。

45 :

量子力学は
間違ってた

46 :

そうだね

47 :

変数の個数が多いのがポジティブなの？
単に最適化されていないようにしか思えないが。

48 :

>>10
三体問題は既に深層学習で近似可能だったと思うよ

49 :

間違ってない？

50 = 44 :

>>1
今のAIはdeep learningの単なる応用だ。
ゴールに対するアプローチの可能性を
探索しているだけ。
ゴールが単純かつ明確な分野なら、
使い方でそれなりの成果を上げられる。
しかし、曖昧なゴールに対しては、
何もできない。
“道”の概念すら今のAIには、
理解できないだろう。
開発者すら理解していないのだから、
まあ無理だ。

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