Νέα μελέτη δείχνει ότι η AI μπορεί να επιταχύνει θεαματικά την αναζήτηση νέων νόμων της φυσικής, όμως η υπερβολική εξάρτηση από προηγούμενη εκπαίδευση ενδέχεται να την εμποδίζει να αναγνωρίσει πραγματικά άγνωστα φαινόμενα στο Σύμπαν
Η Τεχνητή Νοημοσύνη εξελίσσεται σε ένα από τα σημαντικότερα εργαλεία της σύγχρονης κοσμολογίας, επιτρέποντας στους επιστήμονες να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων για το Σύμπαν.
Ωστόσο, νέα έρευνα προειδοποιεί ότι η ίδια τεχνολογία που μπορεί να επιταχύνει τις ανακαλύψεις ίσως κρύβει και μια απρόσμενη παγίδα.
Η μελέτη, που δημοσιεύθηκε στο επιστημονικό περιοδικό Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αναζήτηση φυσικών φαινομένων πέρα από το σημερινό καθιερωμένο κοσμολογικό μοντέλο, γνωστό ως ΛCDM.
Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι η χρήση προηγμένων αλγορίθμων μπορεί να μειώσει δραστικά τον απαιτούμενο χρόνο και το υπολογιστικό κόστος των προσομοιώσεων, αλλά ταυτόχρονα μπορεί να δυσκολεύει την αναγνώριση φαινομένων που αποκλίνουν από όσα έχει ήδη «μάθει» το σύστημα.
Το πρόβλημα της σύγχρονης κοσμολογίας
Το μοντέλο ΛCDM αποτελεί σήμερα τη βασική θεωρία που περιγράφει τη δομή και την εξέλιξη του Σύμπαντος.
Εξηγεί με επιτυχία τη διαστολή του Σύμπαντος, την κατανομή των γαλαξιών, τη δράση της σκοτεινής ύλης και μεγάλο μέρος των κοσμολογικών παρατηρήσεων.
Ωστόσο, οι επιστήμονες θεωρούν ότι δεν παρέχει όλες τις απαντήσεις.
Νέα δεδομένα αφήνουν ανοιχτό το ενδεχόμενο ύπαρξης φυσικών φαινομένων πέρα από το καθιερωμένο μοντέλο, όπως τα μαζικά νετρίνα, τροποποιημένες θεωρίες βαρύτητας και εξελισσόμενες μορφές σκοτεινής ενέργειας.
Η διερεύνηση αυτών των σεναρίων απαιτεί τεράστιο αριθμό υπολογιστικών προσομοιώσεων, γεγονός που συνεπάγεται σημαντικό κόστος σε χρόνο και υπολογιστική ισχύ.
Η λύση του «Transfer Learning»
Η ερευνητική ομάδα δοκίμασε μια τεχνική μηχανικής μάθησης γνωστή ως «Transfer Learning» (Μεταφορά Μάθησης).
Η προσέγγιση αυτή επιτρέπει σε ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης να αξιοποιεί γνώσεις που έχει αποκτήσει σε ένα προηγούμενο πρόβλημα ώστε να μάθει γρηγορότερα ένα νέο.
Αντί να εκπαιδεύεται από το μηδέν σε πολύπλοκες κοσμολογικές προσομοιώσεις, το σύστημα αρχικά εκπαιδεύεται σε απλούστερα μοντέλα και στη συνέχεια μεταφέρει αυτή τη γνώση στα πιο σύνθετα σενάρια.
Ο κοσμολόγος Adrian Bayer, από το Ινστιτούτο Flatiron και το Πανεπιστήμιο Princeton, παρομοιάζει τη διαδικασία με τη μελέτη ενός βασικού σχολικού βιβλίου πριν από την ανάγνωση ενός εξειδικευμένου πανεπιστημιακού συγγράμματος.
Δέκα φορές λιγότερες προσομοιώσεις
Τα αποτελέσματα εντυπωσίασαν τους ερευνητές.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, η μέθοδος κατάφερε να μειώσει τον αριθμό των απαιτούμενων προσομοιώσεων κατά περισσότερο από δέκα φορές.
Αυτό σημαίνει ότι μελλοντικά οι επιστήμονες θα μπορούν να εξερευνούν νέες θεωρίες για το Σύμπαν πολύ ταχύτερα και με σημαντικά μικρότερο κόστος.
Η πρώτη συγγραφέας της μελέτης, Veena Krishnaraj από το Πανεπιστήμιο Princeton, εξηγεί ότι η τεχνική επιτρέπει στην Τεχνητή Νοημοσύνη να μην χρειάζεται να «αφομοιώνει τα πάντα ταυτόχρονα».
Όταν η προηγούμενη γνώση γίνεται παγίδα
Ωστόσο, η έρευνα αποκάλυψε και μια σημαντική αδυναμία.
Οι επιστήμονες παρατήρησαν το φαινόμενο της λεγόμενης «αρνητικής μεταφοράς» (negative transfer).
Σε αυτή την περίπτωση, η προηγούμενη γνώση δεν βοηθά αλλά εμποδίζει το σύστημα να αναγνωρίσει κάτι πραγματικά νέο.
Ουσιαστικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προσπαθεί να ερμηνεύσει νέα φυσικά φαινόμενα χρησιμοποιώντας τα πρότυπα που ήδη γνωρίζει, με αποτέλεσμα να αγνοεί σημαντικές διαφοροποιήσεις.
Το πρόβλημα έγινε εμφανές κατά τη μελέτη προσομοιώσεων που περιλάμβαναν μαζικά νετρίνα.
Ορισμένες από τις παρατηρήσιμες επιπτώσεις της μάζας των νετρίνων μοιάζουν εξαιρετικά με αλλαγές που προκαλεί μια ήδη γνωστή παράμετρος του μοντέλου ΛCDM, γνωστή ως σ8 (σίγμα-οκτώ).
Επειδή τα δύο φαινόμενα παράγουν παρόμοια παρατηρησιακά αποτελέσματα, το προεκπαιδευμένο νευρωνικό δίκτυο δυσκολεύτηκε να τα διαχωρίσει.
Όπως εξηγεί η Krishnaraj, το πρόβλημα δεν είναι τυχαίο αλλά προκύπτει από βαθύτερες φυσικές ομοιότητες μεταξύ διαφορετικών κοσμολογικών παραμέτρων.
Αναζητώντας τη «νέα φυσική»
Η μελέτη υπογραμμίζει ότι οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται σήμερα στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και στα σύγχρονα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αποδειχθούν εξαιρετικά χρήσιμες και στη θεμελιώδη φυσική.
Ωστόσο, οι ερευνητές προειδοποιούν ότι η υπερβολική εξάρτηση από προηγούμενα δεδομένα ενδέχεται να περιορίσει την ικανότητα των συστημάτων να αναγνωρίζουν πραγματικά καινοτόμες ανακαλύψεις.
Όπως χαρακτηριστικά αναφέρουν στην εργασία τους, η προεκπαίδευση μπορεί να επιταχύνει την ανάλυση των δεδομένων, αλλά ταυτόχρονα «ενδέχεται να παρεμποδίσει την εκμάθηση νέας φυσικής».
Το μέλλον της κοσμολογίας
Προς το παρόν η μέθοδος έχει δοκιμαστεί μόνο σε προσομοιώσεις.
Ωστόσο, οι επιστήμονες θεωρούν ότι τα αποτελέσματα αποτελούν σημαντική βάση για την αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε πραγματικές αστρονομικές παρατηρήσεις τα επόμενα χρόνια.
Καθώς νέες αποστολές και παρατηρητήρια θα παράγουν πρωτοφανείς όγκους δεδομένων για το Σύμπαν, οι τεχνικές μεταφοράς μάθησης ενδέχεται να επιτρέψουν στους ερευνητές να εξετάσουν ταχύτερα υποψήφιες θεωρίες για φυσικά φαινόμενα πέρα από το Καθιερωμένο Πρότυπο.
Το μεγάλο στοίχημα, όπως επισημαίνουν οι ερευνητές, θα είναι να αξιοποιηθεί η ταχύτητα της Τεχνητής Νοημοσύνης χωρίς να χαθεί η ικανότητά της να αναγνωρίζει το πραγματικά άγνωστο.
www.bankingnews.gr
Ωστόσο, νέα έρευνα προειδοποιεί ότι η ίδια τεχνολογία που μπορεί να επιταχύνει τις ανακαλύψεις ίσως κρύβει και μια απρόσμενη παγίδα.
Η μελέτη, που δημοσιεύθηκε στο επιστημονικό περιοδικό Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αναζήτηση φυσικών φαινομένων πέρα από το σημερινό καθιερωμένο κοσμολογικό μοντέλο, γνωστό ως ΛCDM.
Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι η χρήση προηγμένων αλγορίθμων μπορεί να μειώσει δραστικά τον απαιτούμενο χρόνο και το υπολογιστικό κόστος των προσομοιώσεων, αλλά ταυτόχρονα μπορεί να δυσκολεύει την αναγνώριση φαινομένων που αποκλίνουν από όσα έχει ήδη «μάθει» το σύστημα.
Το πρόβλημα της σύγχρονης κοσμολογίας
Το μοντέλο ΛCDM αποτελεί σήμερα τη βασική θεωρία που περιγράφει τη δομή και την εξέλιξη του Σύμπαντος.
Εξηγεί με επιτυχία τη διαστολή του Σύμπαντος, την κατανομή των γαλαξιών, τη δράση της σκοτεινής ύλης και μεγάλο μέρος των κοσμολογικών παρατηρήσεων.
Ωστόσο, οι επιστήμονες θεωρούν ότι δεν παρέχει όλες τις απαντήσεις.
Νέα δεδομένα αφήνουν ανοιχτό το ενδεχόμενο ύπαρξης φυσικών φαινομένων πέρα από το καθιερωμένο μοντέλο, όπως τα μαζικά νετρίνα, τροποποιημένες θεωρίες βαρύτητας και εξελισσόμενες μορφές σκοτεινής ενέργειας.
Η διερεύνηση αυτών των σεναρίων απαιτεί τεράστιο αριθμό υπολογιστικών προσομοιώσεων, γεγονός που συνεπάγεται σημαντικό κόστος σε χρόνο και υπολογιστική ισχύ.
Η λύση του «Transfer Learning»
Η ερευνητική ομάδα δοκίμασε μια τεχνική μηχανικής μάθησης γνωστή ως «Transfer Learning» (Μεταφορά Μάθησης).
Η προσέγγιση αυτή επιτρέπει σε ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης να αξιοποιεί γνώσεις που έχει αποκτήσει σε ένα προηγούμενο πρόβλημα ώστε να μάθει γρηγορότερα ένα νέο.
Αντί να εκπαιδεύεται από το μηδέν σε πολύπλοκες κοσμολογικές προσομοιώσεις, το σύστημα αρχικά εκπαιδεύεται σε απλούστερα μοντέλα και στη συνέχεια μεταφέρει αυτή τη γνώση στα πιο σύνθετα σενάρια.
Ο κοσμολόγος Adrian Bayer, από το Ινστιτούτο Flatiron και το Πανεπιστήμιο Princeton, παρομοιάζει τη διαδικασία με τη μελέτη ενός βασικού σχολικού βιβλίου πριν από την ανάγνωση ενός εξειδικευμένου πανεπιστημιακού συγγράμματος.
Δέκα φορές λιγότερες προσομοιώσεις
Τα αποτελέσματα εντυπωσίασαν τους ερευνητές.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, η μέθοδος κατάφερε να μειώσει τον αριθμό των απαιτούμενων προσομοιώσεων κατά περισσότερο από δέκα φορές.
Αυτό σημαίνει ότι μελλοντικά οι επιστήμονες θα μπορούν να εξερευνούν νέες θεωρίες για το Σύμπαν πολύ ταχύτερα και με σημαντικά μικρότερο κόστος.
Η πρώτη συγγραφέας της μελέτης, Veena Krishnaraj από το Πανεπιστήμιο Princeton, εξηγεί ότι η τεχνική επιτρέπει στην Τεχνητή Νοημοσύνη να μην χρειάζεται να «αφομοιώνει τα πάντα ταυτόχρονα».
Όταν η προηγούμενη γνώση γίνεται παγίδα
Ωστόσο, η έρευνα αποκάλυψε και μια σημαντική αδυναμία.
Οι επιστήμονες παρατήρησαν το φαινόμενο της λεγόμενης «αρνητικής μεταφοράς» (negative transfer).
Σε αυτή την περίπτωση, η προηγούμενη γνώση δεν βοηθά αλλά εμποδίζει το σύστημα να αναγνωρίσει κάτι πραγματικά νέο.
Ουσιαστικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προσπαθεί να ερμηνεύσει νέα φυσικά φαινόμενα χρησιμοποιώντας τα πρότυπα που ήδη γνωρίζει, με αποτέλεσμα να αγνοεί σημαντικές διαφοροποιήσεις.
Το πρόβλημα έγινε εμφανές κατά τη μελέτη προσομοιώσεων που περιλάμβαναν μαζικά νετρίνα.
Ορισμένες από τις παρατηρήσιμες επιπτώσεις της μάζας των νετρίνων μοιάζουν εξαιρετικά με αλλαγές που προκαλεί μια ήδη γνωστή παράμετρος του μοντέλου ΛCDM, γνωστή ως σ8 (σίγμα-οκτώ).
Επειδή τα δύο φαινόμενα παράγουν παρόμοια παρατηρησιακά αποτελέσματα, το προεκπαιδευμένο νευρωνικό δίκτυο δυσκολεύτηκε να τα διαχωρίσει.
Όπως εξηγεί η Krishnaraj, το πρόβλημα δεν είναι τυχαίο αλλά προκύπτει από βαθύτερες φυσικές ομοιότητες μεταξύ διαφορετικών κοσμολογικών παραμέτρων.
Αναζητώντας τη «νέα φυσική»
Η μελέτη υπογραμμίζει ότι οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται σήμερα στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και στα σύγχρονα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αποδειχθούν εξαιρετικά χρήσιμες και στη θεμελιώδη φυσική.
Ωστόσο, οι ερευνητές προειδοποιούν ότι η υπερβολική εξάρτηση από προηγούμενα δεδομένα ενδέχεται να περιορίσει την ικανότητα των συστημάτων να αναγνωρίζουν πραγματικά καινοτόμες ανακαλύψεις.
Όπως χαρακτηριστικά αναφέρουν στην εργασία τους, η προεκπαίδευση μπορεί να επιταχύνει την ανάλυση των δεδομένων, αλλά ταυτόχρονα «ενδέχεται να παρεμποδίσει την εκμάθηση νέας φυσικής».
Το μέλλον της κοσμολογίας
Προς το παρόν η μέθοδος έχει δοκιμαστεί μόνο σε προσομοιώσεις.
Ωστόσο, οι επιστήμονες θεωρούν ότι τα αποτελέσματα αποτελούν σημαντική βάση για την αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε πραγματικές αστρονομικές παρατηρήσεις τα επόμενα χρόνια.
Καθώς νέες αποστολές και παρατηρητήρια θα παράγουν πρωτοφανείς όγκους δεδομένων για το Σύμπαν, οι τεχνικές μεταφοράς μάθησης ενδέχεται να επιτρέψουν στους ερευνητές να εξετάσουν ταχύτερα υποψήφιες θεωρίες για φυσικά φαινόμενα πέρα από το Καθιερωμένο Πρότυπο.
Το μεγάλο στοίχημα, όπως επισημαίνουν οι ερευνητές, θα είναι να αξιοποιηθεί η ταχύτητα της Τεχνητής Νοημοσύνης χωρίς να χαθεί η ικανότητά της να αναγνωρίζει το πραγματικά άγνωστο.
www.bankingnews.gr
Σχόλια αναγνωστών