В 1918 году американский химик Ирвинг Ленгмюр опубликовал статью, в которой исследовал поведение молекул газа, прилипающих к твердой поверхности. Руководствуясь результатами тщательных экспериментов, а также своей теорией о том, что в твердых телах существуют дискретные участки для заполнения молекулами газа, он разработал ряд уравнений, описывающих, сколько газа будет прилипать при заданном давлении.
Теперь, почти сто лет спустя, ИИ-ученый, разработанный исследователями из IBM Research, Samsung AI и Университета Мэриленда, воспроизвел ключевую часть работы Ленгмюра, получившей Нобелевскую премию. Система также заново открыла третий закон движения планет Кеплера, который может рассчитать время, необходимое одному космическому объекту для обращения вокруг другого, учитывая расстояние, разделяющее их, и вплоную приблизилась к релятивистскому времени Эйнштейна — закону замедления, который показывает, что время замедляется для быстро движущихся объектов. Статья с описанием результатов будет опубликована в журнале Nature Communications.
Новый ИИ-ученый, которого исследователи окрестили AI-Decartes, присоединяется к другим недавно разработанным вычислительным инструментам, целью которых является ускорение научных открытий. В основе этих систем лежит концепция символической регрессии, которая находит уравнения, соответствующие данным. Используя базовые операторы, такие как сложение, умножение и деление, системы могут генерировать от сотен до миллионов возможных уравнений в поисках тех, которые наиболее точно описывают отношения в данных.
AI-Descartes предлагает несколько преимуществ по сравнению с другими системами, но его наиболее отличительной чертой является способность логически рассуждать. Если есть несколько уравнений-кандидатов, которые хорошо соответствуют данным, система определяет, какие уравнения лучше всего соответствуют базовой научной теории. Способность рассуждать также отличает систему от таких программ как ChatGPT, чья большая языковая модель имеет ограниченные логические навыки и иногда искажает базовую математику.
Имя "Декарт" — это дань уважения математику и философу 17- го века Рене Декарту, который утверждал, что мир природы можно описать несколькими фундаментальными физическими законами и что логическая дедукция играет ключевую роль в научных открытиях.
Система особенно хорошо работает с зашумленными реальными данными, которые могут сбить с толку традиционные программы символической регрессии, которые могут игнорировать реальный сигнал в попытке найти формулы, которые охватывают каждый ошибочный зигзаг данных. Он также хорошо обрабатывает небольшие наборы данных, даже находя надежные уравнения при подаче всего десяти точек данных.
Одним из факторов, который может замедлить внедрение такого инструмента, как AI-Decartes, для передовой науки, является необходимость идентифицировать и кодировать связанную с ней фоновую теорию для открытых научных вопросов. Команда работает над созданием новых наборов данных, содержащих как данные реальных измерений, так и связанную с ними фоновую теорию, чтобы усовершенствовать свою систему и протестировать ее на новой местности.
Они также хотели бы в конечном итоге научить компьютеры читать научные статьи и самостоятельно строить базовую теорию. В конечном счете, команда надеется, что их ИИ, как и реальный человек, может вдохновить на новый продуктивный подход к науке.