Istraživanjem Novih Fizikalnih Varijabli kroz Umjetnu Inteligenciju
Fizika koju poznajemo temelji se na varijablama poput ubrzanja i mase. Mnoge od tih varijabli mogu se smanjiti na temeljne pojmove poput udaljenosti i vremena. No, postoji mogućnost da još uvijek nismo otkrili sve načine na koje možemo kvantificirati funkcioniranje svemira. Nedavno su istraživači s Columbije otkrili zanimljive aspekte varijabli koje još nismo u potpunosti razumjeli.
Umjetna Inteligencija i Brojanje Varijabli
Dr. Boyuan Chen i njegovi suradnici trenirali su sustav umjetne inteligencije (AI) kako bi izbrojili koliko je varijabli potrebno za opisivanje fizičkih sustava i predikciju njihovog ponašanja. Rezultati ovog istraživanja objavljeni su u časopisu Nature Computational Science, a predstavljaju tek početak našeg shvaćanja varijabli koje su računala identificirala. Kako je istaknuo vodeći autor, profesor Hod Lipson: “Uvijek sam se pitao, ako ikada sretnemo inteligentnu vanzemaljsku rasu, hoće li oni otkriti iste zakone fizike kao mi ili će svemir opisivati na drugačiji način?”
Osnovni Mehanički Zakoni i Varijable
Paperski je naglašeno da je civilizacijama bilo potrebno tisućljeće da formaliziraju osnovne mehaničke varijable poput mase, impulsa i ubrzanja. Tek kada su ti pojmovi bili formalizirani, mogli su se otkriti zakoni mehaničkog kretanja. Slično tome, zakoni termodinamike ne mogu se derivirati bez formalnih koncepata temperature, energije i entropije. Iako su neki od ovih pojmova sada intuitivni, našem se pretku nisu činili kao takvi.
Budućnost Fizike kroz Različite Varijable
Neki znanstvenici povremeno dobiju uvid u to kako bi svemir izgledao ako bismo krenuli s alternativnim varijablama. Matematičar Norman Wildberger razvio je pojam “racionalne trigonometrije” zamjenjujući poznate varijable u trokutu – duljinu i kut – s kvadratima duljine i sinusom kuta, koje naziva kvadrans i širenje. Na taj način, rješavanje nekih problema postaje znatno lakše, iako se na početku čini kao govorenje nepoznatog jezika.
Različiti Pogledi na Varijable
Neke kulture, poput američkih domorodaca Hopi, također se smatra da gledaju na varijable poput vremena na način koji se značajno razlikuje od većine ostalog svijeta, što im daje temeljno drugačiji pogled na fiziku. Da bismo pronašli varijable koje su nam još uvijek strane, morali bismo konzultirati nekoga tko nije imao izloženost konceptima poput kuta i udaljenosti.
AI kao Korisni Alat
Budući da je zabrana podizanja djece bez izlaganja ovim konceptima, autori su se okrenuli AI-u. Podošli su od analize videa elastičnih dvostrukih klatna. Dok fizičar obično vidi četiri varijable (kut i kutna brzina svakog kraka), autori su AI-u prikazali video i pitali ga koliko varijabli percipira. Iako je odgovor bio četiri, računalo i ljudi nisu imali zajednički jezik da bi utvrdili što su te varijable. Dvije od njih su slične načinu na koji mjerimo kutove krakova, dok su ostale ostale zagonetka.
Potential for Discovery
Unatoč poteškoćama, mreža je izvanredno predvidjela buduće pokrete klatna, što sugerira da je uspjela identificirati stvarne varijable, čak i ako su neobične za nas. Autori su zatim prikazali računalu mnogo složenije dinamičke sustave, poput “zračnog plesača” ispred obližnjeg trgovca automobilima, lava lampe i plamenova u kaminu. U svakom slučaju, AI je izvijestio da su potrebne 8, 8 i 24 varijable za opisivanje tih sustava, ali nitko još ne zna koje su to varijable.
Zaključak: Budućnost istraživanja fizike
Prethodni alati strojne obrade uspješno su modelirali dinamiku fizičkih sustava, ali su radije bili opskrbljeni mjerama relevantnih varijabli. Čini se da sada AI sustavi mogu identificirati nove varijable – potrebni su nam samo prevodioci kako bismo razumjeli što su. Ova otkrića otvaraju vrata budućim istraživanjem i mogu nam pomoći u boljem razumijevanju svemira i njegovih tajni.
