Teori pembelajaran mesin baru menimbulkan pertanyaan tentang sifat sains

Algoritme komputer mewah atau seperangkat aturan yang secara akurat memprediksi orbit planet-planet tata surya untuk memprediksi dan mengontrol perilakunya dengan lebih baik Plasma Fasilitas sintesis bahan bakar tersebut adalah energi fusi yang dirancang untuk mengumpulkan energi fusi di Bumi yang menggerakkan matahari dan bintang.

Algoritme yang dikembangkan oleh ilmuwan di Laboratorium Fisika Plasma Princeton, Departemen Energi A.S. (DOE) (PPPL), Pembelajaran mesin untuk pengembangan prediksi, menerapkan bentuk kecerdasan buatan (AI) yang dipelajari dari pengalaman. “Biasanya dalam fisika Anda membuat teori berdasarkan observasi tersebut, dan kemudian menggunakan teori itu untuk memprediksi observasi baru,” kata fisikawan PPPK Hong Kin, penulis makalah yang merinci konsep tersebut. Laporan Ilmiah. “Apa yang saya lakukan adalah mengganti proses ini dengan semacam kotak hitam yang dapat membuat prediksi akurat tanpa menggunakan teori atau hukum teoretis tradisional.”

Qin (diucapkan) Dagu) Membuat program komputer untuk memasukkan data dari pengamatan orbit Merkurius sebelumnya, Jum., Bumi, Mars, Kamis, Dan planet kerdil Ceres. Program ini, selain program tambahan yang dikenal sebagai “algoritme penyajian”, secara akurat memprediksi orbit planet lain di tata surya tanpa menggunakan hukum gerak dan gravitasi Newton. “Pada dasarnya, saya melewati semua elemen dasar fisika. Saya langsung dari data ke data, “kata Kin.” Tidak ada hukum fisika di tengah-tengah. “

Hank Kin

Fisikawan PPPL Hong Qin di depan gambar orbit planet dan kode komputer. Kredit: Eli Starkman / Kantor Penghubung PPL

Program ini tidak terjadi secara tidak sengaja pada prediksi yang akurat. “Program Hong mengajarkan prinsip dasar yang digunakan alam untuk menentukan dinamika sistem fisik,” kata Joshua Barbie, fisikawan di Laboratorium Nasional Los Alamos DAU, yang memiliki gelar PhD. Di Princeton atas saran Keen. “Imbalannya adalah bahwa jaringan tersebut telah mempelajari hukum pergerakan planet setelah menyaksikan sangat sedikit contoh pelatihan. Dengan kata lain, kodenya benar-benar “mengajarkan” hukum fisika. “

Pembelajaran mesin adalah hal yang memungkinkan program komputer, seperti Google Terjemahan. Google Terjemahan memindai sejumlah besar data untuk menentukan seberapa sering sebuah kata dalam satu bahasa diterjemahkan ke kata lain dalam bahasa lain. Dengan demikian, program dapat membuat terjemahan yang akurat tanpa mempelajari bahasa apa pun.

Proses tersebut juga muncul dalam ujian pemikiran filosofis, seperti Ruang Tionghoa John Serel, di mana seseorang yang tidak mengerti bahasa Mandarin masih dapat “menerjemahkan” kalimat bahasa Mandarin ke dalam bahasa Inggris atau bahasa lain dengan menggunakan beberapa instruksi atau aturan yang mungkin menjadi alternatif. untuk pemahaman. Tes pikiran pada dasarnya menimbulkan pertanyaan tentang apa artinya memahami apa artinya memahami apa pun, dan dengan memahami bahwa ada lebih banyak hal yang terjadi di pikiran daripada sekadar mengikuti aturan.

Kinn terinspirasi oleh eksperimen filsuf Oxford Nick Bostram dalam pemikiran filosofis bahwa alam semesta adalah simulasi komputer. Jika ini benar, maka hukum fisika dasar akan mengungkapkan bahwa alam semesta terdiri dari bagian ruang-waktu seperti piksel yang terpisah dari video game. “Jika kita hidup dalam simulasi, bumi kita pasti berbeda,” kata Kin. Fisikawan tidak harus benar-benar percaya pada hipotesis simulasi untuk teknik yang dibuat di Kin Box, meskipun itu menciptakan ide untuk membuat program yang memprediksi fisik secara akurat.

Persamaan dengan apa yang digambarkan dalam film itu adalah pandangan Pix Le Ted tentang dunia Rahim, Dikenal sebagai teori medan terpisah, yang menunjukkan alam semesta dalam bit-bit individu dan berbeda dari teori yang biasanya dibuat orang. Ilmuwan umumnya membentuk gagasan konvensional tentang bagaimana dunia fisik berperilaku, sedangkan komputer hanya mengumpulkan kumpulan titik data.

Kin dan Eric Palmerudia, seorang mahasiswa pascasarjana Universitas Princeton Program dalam fisika plasma sekarang menciptakan cara untuk menggunakan teori medan individu untuk memprediksi perilaku partikel plasma dalam eksperimen fusi yang dilakukan oleh para ilmuwan di seluruh dunia. Fasilitas fusi yang paling umum digunakan adalah Tokamax berbentuk donat yang mengikat plasma dalam medan magnet yang kuat.

Fusi, sebuah gaya yang menggerakkan matahari dan bintang, menggabungkan unsur-unsur cahaya dalam bentuk elektron bebas plasma dari materi panas dan bermuatan dan inti atom yang mewakili 9% alam semesta tampak yang tersusun – menghasilkan energi dalam jumlah besar. Ilmuwan mencoba meniru fusi di Bumi untuk menyediakan energi yang hampir tidak efisien untuk pembangkit listrik.

“Dalam perangkat fusi magnetik, dinamika plasma kompleks dan berlapis-lapis, dan tidak selalu jelas apakah kami tertarik pada hukum terkelola yang efektif atau model kalkulasi untuk proses fisik tertentu,” kata Kin. “Dalam situasi ini, kita dapat menerapkan teknik pembelajaran mesin untuk membuat teori medan terpisah dan kemudian menerapkan teori medan terisolasi ini untuk memahami dan memprediksi pengamatan eksperimental baru.”

Proses ini akan membuka pertanyaan tentang hakikat sains itu sendiri. Bukankah para ilmuwan ingin membuat teori fisika yang menjelaskan dunia, alih-alih hanya mengumpulkan informasi? Bukankah teori fisika fundamental dan diperlukan untuk menjelaskan dan memahami peristiwa?

“Saya berpendapat bahwa tujuan akhir dari setiap ilmuwan adalah prediksi,” kata Keane. “Anda tidak perlu hukum apa pun. Misalnya, jika saya bisa memprediksi orbit sebuah planet, saya tidak perlu tahu tentang gravitasi dan gerak Newton. Anda dapat berargumen bahwa dengan melakukan ini Anda mengetahui hukum Newton tetapi memahami kurang dari itu. Dalam arti tertentu, itu benar. Tetapi dari sudut pandang praktis, prediksi yang akurat tidak kurang dari itu. ”

Pembelajaran mesin juga dapat membuka kemungkinan untuk penelitian lebih lanjut. Palmerudia berkata, “Ini secara signifikan memperluas bidang masalah yang dapat Anda tangani karena Anda memiliki semua informasi yang Anda perlukan.”

Teknik ini juga dapat mengarah pada pengembangan teori fisika teoretis tradisional. “Meskipun dalam beberapa hal pendekatan ini menghilangkan kebutuhan akan teori semacam itu, namun juga dapat dilihat sebagai jalan satu arah,” kata Palmerudia. “Ketika Anda mencoba menebak teori, Anda ingin memiliki informasi sebanyak mungkin yang Anda inginkan. Jika Anda diberi beberapa data, Anda dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mengisi celah data tersebut atau memperluas kumpulan data. “

Referensi: “Pembelajaran Mesin dan Penyajian Teori Lapangan Individu” oleh Hong Kin, 20 November 2020 Laporan Ilmiah.
DOI: 10.1038 / s41598-020-76301-0

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

“Doodle Ringan” Nyata dalam Waktu Nyata

Para peneliti di Tokyo Metropolitan University telah merancang dan menerapkan algoritme yang disederhanakan untuk mengubah garis yang digambar secara bebas menjadi hologram pada CPU...

Teleskop Webb NASA menyertakan tabir surya seukuran lapangan tenis untuk perjalanan jutaan kilometer

Kedua wajah tabir surya James Webb Space Telescope dinaikkan secara vertikal untuk mempersiapkan pelipatan lapisan tabir surya. Kredit: NASA / Chris Gunn Insinyur bekerja...

Mineralogi Hangat Global Mengelola Pusat Perlindungan Kehidupan Batin

Tim lapangan DeMMO dari kiri ke kanan: Lily Momper, Brittany Kruger, dan Caitlin Casar mengambil sampel air yang meledak dari toilet DeMMO. Pendanaan:...

Genom manusia modern tertua, direkonstruksi menggunakan DNA tengkorak berusia 45 tahun

Tengkorak dari Gua Zlatyk dekat Praha ini adalah milik orang modern paling awal yang diketahui di Eropa. Penulis: Marek Jantach Tengkorak fosil seorang wanita...

Peralihan rahasia yang luar biasa terbuka yang dapat merevolusi pengobatan serangan jantung

Para peneliti di Victor Chang Institute for Heart Research di Sydney telah menemukan gen baru yang penting yang kami harap dapat membantu jantung manusia...

Newsletter

Subscribe to stay updated.