Sehr zum Leidwesen der Urlauber planen eine Sommer-Picknick, das Wetter — unglaublich launische und unberechenbare Sache. Kleine änderungen im Niederschlag, der Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit oder seine Richtung ändern können, die Außenbedingungen für einige Stunden oder Tage. Deshalb Wettervorhersagen in der Regel werden nicht mehr als sieben Tage in die Zukunft — und deshalb Picknicks erfordern Backup-Pläne.
Aber was, wenn wir könnten verstehen chaotische System gut genug, um vorherzusagen, wie es sich Verhalten weit in der Zukunft?
Kann ich Vorhersagen, das Wetter für ein Jahr?
Im Januar 2018 Wissenschaftler es geschafft. Sie verwendeten machine learning für die genaue Vorhersage des Ergebnisses chaotische Systeme über viel längere Zeit, als für möglich gehalten. Und die Maschine machte es einfach beobachten die Dynamik des Systems, ohne Vorstellungen über die Gleichungen hinter Ihr.
Ehrfurcht, Angst und Aufregung
Wir haben bereits begonnen, um sich zu einer unglaublichen Erscheinungsformen der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz.
Im vergangenen Jahr wurde das Programm unter dem Namen AlphaZero ausgebildet Regeln das Spiel Schach von Grund auf nur für einen Tag, und dann gegen die besten Programme in der Welt für das Spiel in Schach. Auch Sie ausgebildet das go-Spiel und übertraf den ehemaligen Silizium-Champion, der Algorithmus AlphaGo Zero, die im Spiel verbessert im Prozess von Versuch und Irrtum, nachdem er beruhigt Regeln.
Viele dieser algorithmen beginnen mit einer sauberen Zustand der seligen Unwissenheit und schnell an wissen, beobachten den Prozess oder das spielen gegen sich selbst, als Sie erwarten bei jedem Schritt tausend mal pro Sekunde. Ihre Fähigkeiten sind Gefühle der Angst, der Ehrfurcht, Aufregung. Oft hören wir über die Verwirrung, in die Sie stürzen die Menschheit eines Tages.
Aber viel interessanter, was machen die künstliche Intelligenz mit der Wissenschaft in der Zukunft, mit Ihrem «Verständnis».
Perfekte Vorhersage bedeutet zu verstehen?
Die meisten Wissenschaftler wahrscheinlich sich einig, dass die Vorhersage und das Verständnis — ist nicht dasselbe. Der Grund liegt in dem Mythos über den Ursprung der Physik — und man kann sagen, der modernen Wissenschaft im Allgemeinen.
Die Tatsache, dass mehr als tausend Jahren benutzten die Menschen die Methoden, die vorgeschlagenen Griechisch-römischen Mathematiker Ptolemäus, um die Vorhersage der Bewegung der Planeten über den Himmel.
Ptolemäus wusste nichts über die Theorie der Gravitation oder über die Tatsache, dass die Sonne das Zentrum des Sonnensystems. Seine Methoden enthalten rituelle Berechnungen mit der Verwendung von Kreisen in Kreisen in Kreisen. Und obwohl Sie es vorausgesagt hatte Planetenbewegung ziemlich gut, niemand verstanden, warum es funktioniert und warum die Planeten unterliegen so einem scheinbar komplexen Regeln.
Dann waren Kopernikus, Galilei, Kepler und Newton.
Newton entdeckte die differentialgleichungen, welche die Bewegung der einzelnen Planeten. Mit Ihrer Hilfe war es möglich, zu beschreiben jedem Planeten im Sonnensystem. Und es war perfekt, weil wir verstanden haben, warum die Planeten sich bewegen.
Die Lösung der Differential-Gleichung erwies sich als effektiver Weg der Vorhersage der Planetenbewegung im Vergleich mit dem Algorithmus von Ptolemäus. Wichtiger jedoch ist, dass unser glaube an diese Methode erlaubte uns, entdecken Sie neue unsichtbare Planeten, благодая Gesetz der universellen Gravitation. Er erklärte, warum Raketen Fliegen und die äpfel fallen, und warum gibt es Mond und Galaxien.
Dieses grundlegende Muster — Suche Satz von Gleichungen beschreiben das einigende Prinzip — wurde erfolgreich in der Physik immer wieder. Also hatten wir die Standard-Modell, ein halbes Jahrhundert den Höhepunkt der Forschung der Teilchenphysik, das genau beschreibt die Struktur der einzelnen Atome, Kerne oder Teilchen. So versuchen wir zu verstehen Hochtemperatur-Supraleitung, dunkle Materie und Quanten-Computer. (Unberechtigte die Wirksamkeit dieser Methode sogar die Frage, warum das Universum so perfekt eignet sich für eine mathematische Beschreibung).
In der gesamten Wissenschaft der Begriff der Verständnis für so was bedeutet eine Rückkehr zu der ursprünglichen Regelung: wenn Sie reduzieren eine komplexe Erscheinung bis zum einfachen Satz von Prinzipien, Sie verstehen.
Ausnahmen von der Regel
Und doch, es gibt ärgerlichen Ausnahmen, die verderben diese schöne Geschichte. Turbulenz — einer der Gründe, warum es schwierig, das Wetter vorherzusagen — ein anschauliches Beispiel aus der Physik. Die überwiegende Mehrheit der Probleme aus der Biologie, aus der komplizierten Strukturen in anderen Strukturen, auch keine Erklärung dafür mit Hilfe einfacher Prinzipien der Vereinigung und Vereinfachung.
Zwar gibt es keine Zweifel, dass die Atome und Chemie, und damit die einfachen Prinzipien dieser Systeme werden mit Hilfe des universell wirksamen уравненрий, es ist eine ziemlich ineffiziente Methode zur Erzeugung von nützlichen Vorhersagen.
Gleichzeitig wird deutlich, dass diese Probleme leicht zu Methoden des maschinellen Lernens.
So wie die alten Griechen suchten Antworten bei den mystischen Orakel von Delphi, wir suchen Antworten auf die schwierigsten Fragen der Wissenschaft bei всезнающих Orakel mit künstlicher Intelligenz.
Solche Orakel bereits handhaben autonomen Autos und wählen die Objekte für die Investition am Aktienmarkt, und sehr bald wird die Vorhersage, welche Medikamente wirksam gegen Bakterien — und wie wird das Wetter in zwei Wochen.
Sie machen diese Vorhersagen mit sehr hoher Genauigkeit, welches uns und nicht von Ihr geträumt, nicht verwenden keine mathematischen Modelle und Gleichungen.
Es ist nicht ausgeschlossen, dass, bewaffnet mit den Daten über die Milliarden von Kollisionen am large Hadron Collider, Sie besser zu bewältigen mit den Vorhersagen des Ausgangs des Experimentes mit den Teilchen, als auch Lieblings Physiker das Standardmodell.
Ähnlich unerklärlichen Quellen der Offenbarung Priesterinnen von Delphi, unsere Propheten der künstlichen Intelligenz auch kaum in der Lage zu erklären, warum Sie Vorhersagen, genau so und nicht anders. Ihre Erkenntnisse basieren auf vielen Mikrosekunden, was könnte man als «Erfahrung». Sie werden wie ungebildete Bauern, die in der Lage, genau vorherzusagen, wie sich das Wetter, «weil in den Knochen» oder aus anderen Ahnungen.
Wissenschaft ohne Verständnis?
Auswirkungen der maschinellen Intelligenz im Bereich der Wissenschaft und Philosophie der Wissenschaft sein kann atemberaubenden.
Zum Beispiel, angesichts der immer präziseren Prognosen, obwohl der erhaltenen Methoden, seltsamen Mann, ob wir leugnen, dass die Maschinen zeichnen sich durch eine bessere Kenntnis, als wir?
Wenn die Vorhersage tatsächlich ist das Hauptziel der Wissenschaft, wie sollen wir verändern die wissenschaftliche Methode, Algorithmus, die im Laufe der Jahrhunderte hat uns erlaubt, Fehler zu identifizieren und zu korrigieren?
Vielleicht werden wir verstehen, ob es sinnvoll ist, in der Wissenschaft, der wir uns beschäftigt haben?
Niemand weiß. Aber wenn wir nicht formulieren, warum die Wissenschaft ist mehr als die Fähigkeit, gute Vorhersagen, Wissenschaftler bald feststellen, dass «ausgebildete künstliche Intelligenz macht Ihre Arbeit besser als Sie selbst».
Ob maschinelles lernen ein Ende zu setzen «verständlich» Wissenschaft?
Ilja Hel