Хотя системы искусственного интеллекта продолжают делать огромные шаги вперед, они все еще не особенно хороши в работе с хаосом или непредсказуемостью. Теперь исследователи считают, что нашли способ исправить это, обучая ИИ физике.
Функция Гамильтона, дает ИИ информацию обо всей динамической системе: всей энергии, содержащейся в ней, как кинетической, так и потенциальной.
Нейронные сети, разработанные для того, чтобы имитировать человеческий мозг как сложный, тщательно взвешенный тип ИИ, затем имеют «более полную картину» происходящего, и это может открыть возможности для того, чтобы заставить ИИ решать все более и более сложные проблемы.
«Гамильтониан — действительно особый соус, который дает нейронным сетям возможность изучать порядок и хаос», — говорит физик Джон Линднер из Университета штата Северная Каролина.
«Благодаря гамильтониану нейронная сеть понимает динамику, лежащую в основе, которую обычная сеть не может понять. Это первый шаг к физически подкованным нейронным сетям, которые могут помочь нам решить сложные проблемы».
Исследователи сравнивают введение функции Гамильтона с качающимся маятником — он дает ИИ информацию о том, как быстро маятник качается и его путь перемещения, а не просто показывает снимок маятника в какой-то момент времени.
Если нейронные сети понимают гамильтонов поток, то есть, где находится маятник, в этой аналогии, куда он может переместиться и какую энергию он имеет, — тогда они смогут лучше управлять введением хаоса в порядок, согласно новому исследованию.
Мало того, но они также могут быть построены, чтобы быть более эффективными: лучше предсказывать динамические, непредсказуемые результаты без огромного количества дополнительных нейронных узлов. Это помогает ИИ быстрее получить более полное представление о том, как на самом деле работает мир.
Чтобы протестировать свою недавно улучшенную нейронную сеть ИИ, исследователи сопоставили ее с общепринятым эталоном, называемым моделью Хенона-Хейлса, изначально созданным для моделирования движения звезды вокруг Солнца.
Гамильтонова нейронная сеть успешно прошла тест, правильно предсказав динамику системы в состояниях порядка и хаоса.
Улучшенный ИИ может использоваться во всех областях, от диагностики заболеваний до пилотирования автономных беспилотников.
Мы уже видели, как ИИ симулирует пространство, диагностирует проблемы со здоровьем, модернизирует фильмы и разрабатывает новые лекарства, и технология, условно говоря, только начинается — впереди еще много всего.
Исследование было опубликовано в Physical Review E.
Поток электронов питает нашу современную жизнь.От бытовых удобств, таких как незаменимая фритюрница, до экранов различного…
Солнечная система полна призрачных остатков своего бурного рождения.Эти древние обломки включают в себя маленькие печальные…
Что бы астрономы ни увидели во время краткого наблюдения Венеры в 2010 году, там не…
Мы склонны думать о плавлении как об относительно простом процессе – постепенном движении твердого материала…
В июне прошлого года, пока большинство из нас корпели и листали социальные сети, более двух…
Вселенная настолько невообразимо огромна, что мы никогда не сможем увидеть ее целиком, однако некоторые из…