الريــم
07-29-2022, 09:55 AM
La IA ha comprobado que existe una f?sica alternativa a la humana para describir el mundo, mostrando variables desconocidas que no podemos entender por las limitaciones de nuestro sesgo cognitivo. Tal vez nos ayuden a desentra?ar los misterios de la vida y del universo.
Parece algo dif?cil de entender, pero es posible que el mundo que conocemos y describimos con un aceptable nivel del certeza no agote el concepto de lo que puede ser la realidad.
Por ejemplo, la aceleraci?n o la masa son variables f?sicas que nos permiten conocer el volumen y la velocidad de un cuerpo. Otras variables asociadas son la distancia y el tiempo, que nos permiten medir la distancia recorrida por ese cuerpo y lo que ha tardado en atravesarla.
Sin embargo, lo que se ha supuesto durante mucho tiempo es que esas variables f?sicas, que sustentan por ejemplo la ic?nica ecuaci?n de Einstein E=MC 2, pueden no ser las ?nicas. Podr?a haber otra forma de cuantificar el universo que todav?a desconocemos.
Salimos de dudas
Ahora podemos salir de dudas, seg?n han descubierto expertos en rob?tica de la Universidad de Columbia. Este equipo, dirigido por Boyuan Chen, encarg? a un sistema de inteligencia artificial (IA) que calculara las variables que ser?an necesarias para describir sistemas f?sicos.
Recurrieron a la IA porque la inteligencia humana est? atrapada en los conceptos que ha creado para entender y describir el mundo, como el ?ngulo o la distancia. Salirnos de ese marco conceptual es complicado, por no decir imposible.
Mejor encargarlo a un sistema inteligente que imita al nuestro, pero que podemos dise?arlo para que no tenga en cuenta las variables conocidas. A ver qué pasa.
El programa de IA fue dise?ado para observar fen?menos f?sicos a través de un video, as? como para buscar el conjunto m?nimo de variables fundamentales necesarias para describir la din?mica observada. La IA solo ten?a acceso a las im?genes de un video sin procesar, sin ning?n conocimiento incorporado de f?sica o geometr?a.
Péndulo doble
El video mostraba secuencias sin procesar de un péndulo doble oscilante que se sabe que tiene exactamente cuatro "variables de estado": el ?ngulo y la velocidad angular de cada uno de los dos brazos. Se trataba de ver si la IA compart?a nuestra visi?n de esas variables desde otro marco conceptual “virgen”.
Los investigadores descubrieron que la IA hab?a identificado también cuatro variables para describir la din?mica de los péndulos mostrados en el v?deo, ya que estaba haciendo buenas predicciones de sus movimientos.
Pero se encontraron con un problema: no entend?an del todo a la IA. No compart?an el “idioma” de la IA para describir el mundo y por ello no han podido penetrar en su “mente” para conocer su percepci?n del mundo.
Solo pudieron establecer que, de las cuatro variables identificadas por la IA, dos podr?an ser humanas, porque se parec?an a las que usamos para medir los ?ngulos de los brazos. Pero las otras dos variables establecidas por la IA les resultaron incomprensibles.
M?s complejo
La aventura no termin? ah?: los investigadores pidieron a la IA que observara sistemas din?micos mucho m?s complejos y el sistema descubri? entre ocho y 24 variables nuevas para describir esos movimientos, pero nadie sabe todav?a cu?les son.
Partiendo de la base de ambos experimentos, podemos decir que, si sometemos a una inteligencia no humana a observar, por ejemplo, un péndulo doble, calcula que son suficientes cuatro variables para describir todo lo que pasa. Suponemos que dos de esas variables pueden coincidir con las nuestras.
Pero, si en vez de un péndulo, le pedimos a la IA que observe lo que pasa con un enorme mu?eco inflable, tan corriente en América, que se mueve, cae, vuelve a subir y se vuelve a caer, como reclamo comercial para los que pasan delante de una tienda, la IA calcula que hasta 24 variables completamente desconocidas pueden explicar esos ca?ticos movimientos.
Ocurre lo mismo con una l?mpara de lava (basada en la polaridad intermolecular) y con las llamas en una chimenea, que también fueron analizadas por la IA en el segundo video.
Rascarnos la cabeza
En ambos experimentos, la cantidad de variables era la misma cada vez que se reiniciaba la IA, pero, ojo, las variables espec?ficas que aportaba eran diferentes cada vez.
No solo es para rascarse la cabeza, sino que seguimos teniendo el mismo problema: no podemos entendernos con la IA para averiguar lo que ha descubierto, aunque al menos hemos aprendido que las variables con las que estamos familiarizados pueden no ser las ?nicas posibles para describir el mundo.
A la vista de estos resultados, Hod Lipson, director del Laboratorio de M?quinas Creativas en el Departamento de Ingenier?a Mec?nica de la citada universidad, se sincer? diciendo (https://www.engineering.columbia.edu/news/lipson-chen-ai-alternative-physics): “siempre me pregunté, si alguna vez nos encontr?ramos con una raza alien?gena inteligente, ?habr?an descubierto las mismas leyes f?sicas que nosotros, o podr?an describir el universo de una manera diferente?”
?M?s leyes f?sicas?
“Quiz?s algunos fen?menos parecen enigm?ticamente complejos porque estamos tratando de entenderlos usando el conjunto de variables equivocado”, a?ade Lipson.
La conclusi?n que puede inferirse de esta investigaci?n es que, aunque no seamos capaces todav?a de alcanzarlas, existen probablemente formas alternativas de describir el universo. ?Qué otras leyes nos faltan simplemente porque no tenemos las variables adecuadas?, se pregunta Lipson.
Los investigadores creen que este tipo de IA puede ayudar a los cient?ficos a descubrir fen?menos complejos para los cuales la comprensi?n te?rica no sigue el ritmo de la avalancha de datos que se obtienen cotidianamente en ?reas que van desde la biolog?a hasta la cosmolog?a.
Podr?a ayudarnos a desentra?ar los misterios de la vida y del universo, que se nos escapan por las limitaciones de nuestro sesgo cognitivo. A fin de cuentas, seguimos siendo cazadores-recolectores y nuestros cerebros tienen limitaciones biol?gicas de las que, afortunadamente, la IA se libra.
Referencia
Automated discovery of fundamental variables hidden in experimental data. Boyuan Chen et al. Nature Computational Science, Volume 2, pages 433–442 (2022). DOI:https://doi.org/10.1038/s43588-022-00281-6
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أكثر... (https://www.sport.es/es/noticias/tendencias21/inteligencia-artificial-descubre-fisica-alternativa-14187394)
Parece algo dif?cil de entender, pero es posible que el mundo que conocemos y describimos con un aceptable nivel del certeza no agote el concepto de lo que puede ser la realidad.
Por ejemplo, la aceleraci?n o la masa son variables f?sicas que nos permiten conocer el volumen y la velocidad de un cuerpo. Otras variables asociadas son la distancia y el tiempo, que nos permiten medir la distancia recorrida por ese cuerpo y lo que ha tardado en atravesarla.
Sin embargo, lo que se ha supuesto durante mucho tiempo es que esas variables f?sicas, que sustentan por ejemplo la ic?nica ecuaci?n de Einstein E=MC 2, pueden no ser las ?nicas. Podr?a haber otra forma de cuantificar el universo que todav?a desconocemos.
Salimos de dudas
Ahora podemos salir de dudas, seg?n han descubierto expertos en rob?tica de la Universidad de Columbia. Este equipo, dirigido por Boyuan Chen, encarg? a un sistema de inteligencia artificial (IA) que calculara las variables que ser?an necesarias para describir sistemas f?sicos.
Recurrieron a la IA porque la inteligencia humana est? atrapada en los conceptos que ha creado para entender y describir el mundo, como el ?ngulo o la distancia. Salirnos de ese marco conceptual es complicado, por no decir imposible.
Mejor encargarlo a un sistema inteligente que imita al nuestro, pero que podemos dise?arlo para que no tenga en cuenta las variables conocidas. A ver qué pasa.
El programa de IA fue dise?ado para observar fen?menos f?sicos a través de un video, as? como para buscar el conjunto m?nimo de variables fundamentales necesarias para describir la din?mica observada. La IA solo ten?a acceso a las im?genes de un video sin procesar, sin ning?n conocimiento incorporado de f?sica o geometr?a.
Péndulo doble
El video mostraba secuencias sin procesar de un péndulo doble oscilante que se sabe que tiene exactamente cuatro "variables de estado": el ?ngulo y la velocidad angular de cada uno de los dos brazos. Se trataba de ver si la IA compart?a nuestra visi?n de esas variables desde otro marco conceptual “virgen”.
Los investigadores descubrieron que la IA hab?a identificado también cuatro variables para describir la din?mica de los péndulos mostrados en el v?deo, ya que estaba haciendo buenas predicciones de sus movimientos.
Pero se encontraron con un problema: no entend?an del todo a la IA. No compart?an el “idioma” de la IA para describir el mundo y por ello no han podido penetrar en su “mente” para conocer su percepci?n del mundo.
Solo pudieron establecer que, de las cuatro variables identificadas por la IA, dos podr?an ser humanas, porque se parec?an a las que usamos para medir los ?ngulos de los brazos. Pero las otras dos variables establecidas por la IA les resultaron incomprensibles.
M?s complejo
La aventura no termin? ah?: los investigadores pidieron a la IA que observara sistemas din?micos mucho m?s complejos y el sistema descubri? entre ocho y 24 variables nuevas para describir esos movimientos, pero nadie sabe todav?a cu?les son.
Partiendo de la base de ambos experimentos, podemos decir que, si sometemos a una inteligencia no humana a observar, por ejemplo, un péndulo doble, calcula que son suficientes cuatro variables para describir todo lo que pasa. Suponemos que dos de esas variables pueden coincidir con las nuestras.
Pero, si en vez de un péndulo, le pedimos a la IA que observe lo que pasa con un enorme mu?eco inflable, tan corriente en América, que se mueve, cae, vuelve a subir y se vuelve a caer, como reclamo comercial para los que pasan delante de una tienda, la IA calcula que hasta 24 variables completamente desconocidas pueden explicar esos ca?ticos movimientos.
Ocurre lo mismo con una l?mpara de lava (basada en la polaridad intermolecular) y con las llamas en una chimenea, que también fueron analizadas por la IA en el segundo video.
Rascarnos la cabeza
En ambos experimentos, la cantidad de variables era la misma cada vez que se reiniciaba la IA, pero, ojo, las variables espec?ficas que aportaba eran diferentes cada vez.
No solo es para rascarse la cabeza, sino que seguimos teniendo el mismo problema: no podemos entendernos con la IA para averiguar lo que ha descubierto, aunque al menos hemos aprendido que las variables con las que estamos familiarizados pueden no ser las ?nicas posibles para describir el mundo.
A la vista de estos resultados, Hod Lipson, director del Laboratorio de M?quinas Creativas en el Departamento de Ingenier?a Mec?nica de la citada universidad, se sincer? diciendo (https://www.engineering.columbia.edu/news/lipson-chen-ai-alternative-physics): “siempre me pregunté, si alguna vez nos encontr?ramos con una raza alien?gena inteligente, ?habr?an descubierto las mismas leyes f?sicas que nosotros, o podr?an describir el universo de una manera diferente?”
?M?s leyes f?sicas?
“Quiz?s algunos fen?menos parecen enigm?ticamente complejos porque estamos tratando de entenderlos usando el conjunto de variables equivocado”, a?ade Lipson.
La conclusi?n que puede inferirse de esta investigaci?n es que, aunque no seamos capaces todav?a de alcanzarlas, existen probablemente formas alternativas de describir el universo. ?Qué otras leyes nos faltan simplemente porque no tenemos las variables adecuadas?, se pregunta Lipson.
Los investigadores creen que este tipo de IA puede ayudar a los cient?ficos a descubrir fen?menos complejos para los cuales la comprensi?n te?rica no sigue el ritmo de la avalancha de datos que se obtienen cotidianamente en ?reas que van desde la biolog?a hasta la cosmolog?a.
Podr?a ayudarnos a desentra?ar los misterios de la vida y del universo, que se nos escapan por las limitaciones de nuestro sesgo cognitivo. A fin de cuentas, seguimos siendo cazadores-recolectores y nuestros cerebros tienen limitaciones biol?gicas de las que, afortunadamente, la IA se libra.
Referencia
Automated discovery of fundamental variables hidden in experimental data. Boyuan Chen et al. Nature Computational Science, Volume 2, pages 433–442 (2022). DOI:https://doi.org/10.1038/s43588-022-00281-6
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