Prenez n’importe quel manuel de physique et vous trouverez formule après formule décrivant comment les choses vacillent, volent, vacillent et s’arrêtent. Les formules décrivent des actions que nous pouvons observer, mais derrière chacune d’elles, il pourrait y avoir des ensembles de facteurs qui ne sont pas immédiatement évidents.
Maintenant, un nouveau programme d’intelligence artificielle développé par des chercheurs de l’Université de Columbia a apparemment découvert sa propre physique alternative.
Après vous avoir montré des vidéos de phénomènes physiques sur Terre, l’IA n’a pas redécouvert les variables réelles que nous utilisons ; au lieu de cela, il a proposé de nouvelles variables pour expliquer ce qu’il a vu.
Pour être clair, cela ne signifie pas que notre physique actuelle est défectueuse ou qu’il existe un meilleur modèle pour expliquer le monde qui nous entoure. (Les lois d’Einstein se sont avérées incroyablement robustes.) Mais ces lois n’ont pu exister que parce qu’elles ont été construites sur la base d’un “langage” préexistant de théories et de principes établis par des siècles de tradition.
Étant donné une chronologie alternative où d’autres esprits ont abordé les mêmes problèmes avec une perspective légèrement différente, encadrerions-nous toujours les mécanismes qui expliquent notre univers de la même manière ?
Même avec la nouvelle technologie d’imagerie des trous noirs et la détection de mondes lointains et extraterrestres, ces lois ont résisté maintes et maintes fois (note complémentaire : la mécanique quantique est une autre histoire, mais concentrons-nous ici sur le monde visible).
Cette nouvelle IA n’a regardé que des vidéos d’une poignée de phénomènes physiques, elle n’est donc en aucun cas en mesure de créer une nouvelle physique pour expliquer l’Univers ou d’essayer de surpasser Einstein. Ce n’était pas le but ici.
“Je me suis toujours demandé, si jamais nous rencontrions une race extraterrestre intelligente, auraient-ils découvert les mêmes lois physiques que nous, ou pourraient-ils décrire l’Univers d’une manière différente?” dit le roboticien Hod Lipson du Creative Machines Lab à Columbia.
“Dans les expériences, le nombre de variables était le même à chaque redémarrage de l’IA, mais les variables spécifiques étaient différentes à chaque fois. Alors oui, il existe des manières alternatives de décrire l’Univers, et nos choix peuvent très bien ne pas être parfait.” “. .”
Au-delà de cela, l’équipe voulait savoir si l’IA pouvait réellement trouver de nouvelles variables et ainsi nous aider à expliquer de nouveaux phénomènes complexes émergeant dans notre flot actuel de données que nous n’avons actuellement pas la compréhension théorique à suivre.
Par exemple, de nouvelles données issues d’expériences géantes comme le Large Hadron Collider font allusion à une nouvelle physique.
“Quelles autres lois manquons-nous simplement parce que nous n’avons pas les variables?” dit le mathématicien Qiang Du de l’Université de Columbia.
Alors, comment une IA trouve-t-elle une nouvelle physique ? Pour commencer, l’équipe a alimenté le système avec des séquences vidéo brutes de phénomènes qu’elle comprenait déjà et a posé au programme une question simple : quelles sont les variables fondamentales minimales nécessaires pour décrire ce qui se passe ?
La première vidéo montrait un double pendule oscillant connu pour avoir quatre variables d’état en jeu : l’angle et la vitesse angulaire de chacun des deux pendules.
L’IA a réfléchi aux images et à la question pendant quelques heures, puis a craché une réponse : ce phénomène nécessiterait 4,7 variables pour s’expliquer, a-t-elle déclaré.
C’est assez proche des quatre que nous connaissons … mais cela n’expliquait toujours pas ce que l’IA pensait que les variables étaient.
L’équipe a donc essayé de faire correspondre les variables connues avec les variables que l’IA avait choisies. Deux d’entre eux correspondaient vaguement aux angles des bras, mais les deux autres variables restaient un mystère. Pourtant, l’IA pouvait faire des prédictions précises sur ce que le système ferait ensuite, alors l’équipe a pensé que l’IA devait avoir fait quelque chose qu’elle ne pouvait pas comprendre.
“Nous avons essayé de corréler les autres variables avec tout ce à quoi nous pouvions penser : les vitesses angulaires et linéaires, l’énergie cinétique et potentielle, et diverses combinaisons de quantités connues”, explique le chercheur en logiciel Boyuan Chen, maintenant professeur adjoint à l’Université Duke, qui a dirigé le jouer.
“Mais rien ne semblait parfaitement correspondre… nous ne comprenons toujours pas le langage mathématique dont il parle.”
L’équipe a ensuite montré à l’IA d’autres vidéos. Le premier comportait un “danseur de l’air” à bras ondulé soufflant dans le vent (l’IA a déclaré que cela comportait huit variables). Les images des lampes à lave ont également produit huit variables. Un clip vidéo de lama est revenu avec 24 variables.
A chaque fois, les variables étaient uniques.
“Sans aucune connaissance préalable de la physique sous-jacente, notre algorithme découvre la dimension intrinsèque de la dynamique observée et identifie les ensembles candidats de variables d’état”, écrivent les chercheurs dans leur article.
Cela suggère qu’à l’avenir, l’IA pourrait nous aider à identifier les variables qui sous-tendent de nouveaux concepts dont nous ignorons actuellement l’existence. Regardez cet espace.
La recherche a été publiée dans Sciences informatiques de la nature.