Une intelligence artificielle effrayante repérée en train de créer sa propre science que même les experts humains ne comprennent pas

Une intelligence artificielle CREEPY a laissé les scientifiques perplexes après avoir découvert une physique que même les professionnels ne comprennent toujours pas.

La physique est l’une des disciplines scientifiques les plus rigides avec des équations complexes et des mesures exactes pour révéler des secrets.

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Une IA effrayante a déconcerté les scientifiques après avoir découvert une physique cachée que même les experts humains ne comprennent toujours pasCrédit : Getty
Hod Lipson et son équipe ont développé un algorithme capable d'étudier les phénomènes physiques en

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Hod Lipson et son équipe ont développé un algorithme capable d’étudier les phénomènes physiques en “regardant” des vidéos1 crédit

Hod Lipson, professeur d’ingénierie à l’Université de Columbia, a déclaré qu’il s’agissait d’une tâche qui n’avait pas de chemin bien tracé à suivre.

“C’est un art, il n’y a pas de méthode systématique”, a-t-il déclaré à Motherboard.

« C’est un peu comme, comment découvre-t-on l’alphabet ? Cela se produit simplement de manière organique.

Dans son Creative Machines Lab, Lipson et ses collègues visent à mieux comprendre comment ce processus de découverte se produit et comment il peut être amélioré à l’aide de l’apprentissage automatique.

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L’équipe a développé un algorithme capable d’étudier des phénomènes physiques en “regardant” des vidéos mettant en scène le scintillement d’une flamme ou le balancement d’un double pendule.

L’algorithme était capable de prédire le nombre correct de variables dans des systèmes connus et même de faire des prédictions pour des inconnus.

L’équipe a publié ses résultats la semaine dernière dans une étude intitulée Découverte automatisée de variables fondamentales cachées dans des données expérimentales dans la revue Nature Computational Science.

Lipson a déclaré que ce travail se distingue des autres tentatives d’étude de données similaires car il est le premier à ne fournir à l’algorithme aucune information sur le nombre ou les variables d’un système.

Cela signifie que le système ne se limite pas à rechercher des variables à travers un regard uniquement humain, ce qui, selon Lipson, pourrait être crucial pour trouver la physique cachée dans les systèmes.

“Ce n’est pas que les gens travaillent jour et nuit pour rechercher ces variables et cela peut accélérer le processus”, a déclaré Lipson.

“C’est plus que nous négligeons probablement beaucoup de choses, mais il y a tellement de choses qui dépendent de ces variables que nous pensions que si nous pouvions y ajouter de la puissance d’IA, nous découvririons peut-être des choses qui sont super utiles et qui changeront la façon dont nous pense.”

L’équipe, y compris le premier auteur de l’article et professeur adjoint d’ingénierie à l’Université Duke Boyuan Chen, a donné les vidéos de l’algorithme montrant le mouvement dynamique.

Les vidéos comprenaient également des mouvements non encore compris tels que des lampes à lave et des danseurs gonflables.

L’IA a tenté de modéliser le phénomène après avoir étudié les vidéos pour créer une liste de variables de plus en plus petites.

Ensuite, cela donnerait le nombre minimum de variables nécessaires au système pour capturer le mouvement avec précision.

L’IA a réussi à découvrir le nombre correct de variables, mais il lui manque actuellement le langage nécessaire pour décrire ce que sont les variables.

Cela l’empêchera d’entrer dans les laboratoires scientifiques de sitôt, mais Chen pense que ce n’est pas un gros problème pour le moment.

“Ce que nous avons en ce moment est comme un cadre général”, a déclaré Chen.

“Une chose qui sera très intéressante est de collaborer avec des experts qui ont des données et une intuition sur ce que font ces données. Ce que nous voulons faire, c’est les aider à découvrir ce qu’ils ne savent pas encore sur les données.

Lipson pense que l’algorithme pourrait étudier des systèmes au-delà de la physique, tels que l’évolution des maladies ou le changement climatique à l’avenir.

L’équipe espère que l’algorithme aidera à communiquer plus facilement ses découvertes aux humains, car il pourrait potentiellement constituer une grande avancée dans la découverte scientifique.

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“Les humains font cela depuis 300 ans, et il me semble que nous avons en quelque sorte atteint la fin de ce que nous pouvons faire manuellement”, a déclaré Lipson.

“Nous avons besoin de quelque chose pour nous aider à passer au niveau supérieur.”

L'algorithme a étudié des mouvements tels que le scintillement d'une flamme ou le balancement d'un pendule

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L’algorithme a étudié des mouvements tels que le scintillement d’une flamme ou le balancement d’un pendule1 crédit
L'équipe espère que l'algorithme aidera à communiquer plus facilement ses découvertes aux humains, car il pourrait potentiellement constituer une grande avancée dans la découverte scientifique.

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L’équipe espère que l’algorithme aidera à communiquer plus facilement ses découvertes aux humains, car il pourrait potentiellement constituer une grande avancée dans la découverte scientifique.Crédit : Getty

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