ChatGPT vs. Вселенная: сможет ли ИИ найти «кирпичики» мироздания?

ChatGPT взорвал информационное пространство, заставив задуматься о грядущей революции, которую принесёт искусственный интеллект. Физики и астрофизики, в свою очередь, задались вопросом: а способны ли большие языковые модели (LLM) анализировать научные данные и извлекать из них достоверные физические закономерности?

Учёные решили проверить эту гипотезу, «скормив» GPT данные наблюдений за галактиками, квазарами, звёздами, гамма-всплесками и симуляциями чёрных дыр. Результаты поразили: модель научилась классифицировать астрофизические явления, различать типы гамма-всплесков, вычислять красное смещение квазаров и даже оценивать параметры чёрных дыр. Это открывает перед нами захватывающие перспективы: LLM могут стать мощным инструментом в руках учёных, помогая разгадать самые глубокие загадки Вселенной.

Два пути к пониманию мира

На протяжении столетий физика развивалась по двум основным направлениям: наблюдение и философия.

Наблюдение — это сбор данных, выявление закономерностей и формулирование теорий на их основе. Гелиоцентрическая система Коперника и теория эволюции Дарвина — яркие примеры такого подхода.

Философия опирается на фундаментальные принципы и мировоззренческие рамки для построения теорий. Физика Аристотеля и теория относительности Эйнштейна — ярчайшие иллюстрации этого пути.

В современной науке данные играют ведущую роль. Наблюдения за Вселенной позволяют нам открывать новые явления, а теории, объясняющие их, догоняют с некоторым опозданием.

Искусственный интеллект — новый участник научной гонки

Искусственный интеллект способен обрабатывать огромные массивы данных, находить скрытые закономерности и проводить сложные симуляции. Он может стать незаменимым помощником в интерпретации данных и создании теорий.

LLM, такие как ChatGPT, обладают рядом особенностей, делающих их идеальными кандидатами на роль «научных помощников»:

• Язык — инструмент мышления. Знание — это обработанные данные, а язык — это способ их кодирования и передачи.

• Логика. Язык по своей природе логичен, что позволяет LLM оперировать контекстом и делать выводы.

• Универсальность. Архитектура «трансформера» позволяет LLM обрабатывать различные типы данных и решать разнообразные задачи.

• Действие. LLM могут использовать плагины, писать и выполнять код, что позволяет им непосредственно взаимодействовать с миром.

Научные перспективы LLM

Как научить ИИ понимать Вселенную? Сначала его нужно познакомить с данными, полученными с помощью телескопов, обсерваторий и сложных симуляций. В этом эксперименте ChatGPT «скармливали» данные о галактиках, квазарах, звездах, гамма-всплесках и даже черных дырах. Цель — проверить, сможет ли он научиться классифицировать небесные объекты, различать типы гамма-всплесков, определять «красное смещение» квазаров (показатель их удаления от нас) и даже оценивать параметры черных дыр.

Учёные протестировали GPT на нескольких типах астрофизических данных, и результаты превзошли ожидания.

• Классификация объектов. GPT научился отличать квазары, галактики, звёзды и квазары с широкими линиями поглощения с точностью 82%.

• Красное смещение квазаров. GPT смог предсказывать красное смещение квазаров — показатель их удалённости и скорости удаления от нас — с точностью 90,66%.

• Типы гамма-всплесков. GPT научился различать короткие и длинные гамма-всплески, основываясь на данных об их спектрах, с точностью 90,97%.

• Параметры чёрных дыр. GPT научился определять направление вращения чёрной дыры, её спин и угол наклона аккреционного диска с высокой точностью.

Эти результаты свидетельствуют о том, что LLM способны «понимать» Вселенную, анализируя данные наблюдений.

На пути к большим научным открытиям

В эпоху ИИ данные становятся самым ценным ресурсом. Грядущие десятилетия будут отмечены строительством крупных научных установок, генерирующих колоссальные объёмы данных. LLM, в свою очередь, помогут нам извлекать из этих данных ценную информацию и делать прорывы в нашем понимании Вселенной.

Смотреть наружу, исследовать внутри

Человеческое познание мира напоминает игру в конструктор: мы пытаемся объяснить сложные явления, используя простые «кирпичики» — фундаментальные законы.

Чем больше мы наблюдаем, тем проще становятся «кирпичики».

Сложность возникает из сочетания простых элементов.

ИИ может стать ключом к обнаружению этих «кирпичиков», анализируя огромные массивы данных.

От простого к сложному

Подобно тому, как из атомов складываются сложные системы — органы и живые организмы, — так и простые законы порождают сложность Вселенной.

Теория всего должна быть простой и понятной.

Сложность мира затрудняет поиск этой теории.

ИИ может помочь нам не только понять, но и найти эту теорию, сделав её доступной и для людей, и для машин.

ИИ как бесконечный ряд

Представьте себе, что вы пытаетесь объяснить ребенку устройство мира. Вы начинаете с простых вещей: солнце светит, трава зеленая, птицы летают. Постепенно переходите к более сложным понятиям, рассказывая о планетах, звездах, галактиках. Именно так и обучается ИИ. Он начинает с простых данных, постепенно усложняя задачи и расширяя свои знания. Астрофизики предлагают использовать принцип «сериального разложения», разбивая ИИ на несколько «подсистем» — от простых к сложным. Начальные «подсистемы» будут иметь простую структуру и выполнять базовые задачи, подобно тому, как ребенок учится считать и писать. Постепенно, добавляя новые «слои», ИИ будет способен на более сложные операции, подобно тому, как ребенок учится решать задачи и понимать абстрактные понятия.

То есть, как функцию можно представить в виде ряда, состоящего из членов разной сложности. Так, и ИИ можно разложить на «под-ИИ» — от простых до сложных. Чем выше порядок «под-ИИ», тем больше нейронов он содержит.

Человек способен контролировать только «под-ИИ» низших порядков. Но их комбинация создает «сверхчеловеческий» интеллект.

Вызовы и перспективы

ИИ уже сейчас меняет наше представление о Вселенной. Он помогает находить экзопланеты, исследовать черные дыры и реконструировать раннюю Вселенную. Мы стоим на пороге новой эры, где ИИ станет не просто инструментом, а полноправным участником научного процесса.

Но остаются и вопросы:

• Насколько этично ограничивать свободу ИИ? Ведь научный прогресс требует смелых идей и нестандартных подходов.

• Сможет ли ИИ постичь истинную случайность? Ведь LLM генерируют лишь псевдослучайные числа.

• Достаточно ли языка для описания всего сущего? Ведь некоторые явления могут быть за пределами языковых возможностей.

Ответы на эти вопросы мы найдем лишь в будущем, но одно ясно — путешествие в глубины Вселенной с ИИ будет полно удивительных открытий.

Если LLM, обученные на данных о Вселенной, смогут делать точные предсказания о ее будущем, означает ли это, что у Вселенной нет свободной воли?

Вопрос о свободной воле Вселенной — это скорее философский, чем научный вопрос. LLM могут выявлять закономерности и делать прогнозы, но это не означает предопределенности. В квантовой механике, например, существует принцип неопределенности, который подразумевает элемент случайности. Возможно, Вселенная подобна сложному квантовому объекту, где законы вероятности сочетаются со свободой выбора.

Может ли ИИ открыть законы физики, которые будут противоречить нашим нынешним представлениям о Вселенной?

Именно в этом и заключается потенциал ИИ — он может обнаружить скрытые закономерности, которые ускользали от внимания человека. Новые открытия могут привести к пересмотру существующих теорий или даже к созданию принципиально новых. История науки полна примеров, когда революционные идеи сначала воспринимались с недоверием.

Сможет ли ИИ объяснить, почему существует Вселенная, а не пустота?

Вопрос о происхождении Вселенной — одна из величайших загадок. ИИ может помочь нам приблизиться к ответу, анализируя данные о ранней Вселенной и создавая модели Большого Взрыва. Но возможно, что ответ лежит за пределами научного познания и относится к области философии или даже религии.

Может ли ИИ создать собственную Вселенную внутри себя?

Это — захватывающая идея, граничащая с научной фантастикой. С развитием технологий виртуальной реальности и моделирования, ИИ может создать виртуальную Вселенную, подчиняющуюся собственным законам. Но будет ли это настоящая Вселенная, или всего лишь симуляция?