¿Puede el aprendizaje de máquina de poner fin a la "comprensible" la ciencia?

Fecha:

2018-08-22 00:40:09

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¿Puede el aprendizaje de máquina de poner fin a la Source:

Para gran disgusto de los turistas que planean picnic de verano, el clima es muy caprichosa e imprevisible de la pieza. Pequeños cambios en la precipitación, la temperatura, la humedad, la velocidad del viento o la dirección pueden cambiar de la calle en condiciones de algún tipo de horas o días. Por lo tanto, los pronósticos del tiempo generalmente no se hacen más de siete días en el futuro y, por tanto, el mismo día de campo requieren de piezas de planes.

Pero lo que si pudiéramos comprender la хаотическую sistema lo suficientemente bien como para predecir cómo se va a llevar muy lejos en el futuro?

¿se Puede predecir el tiempo en el año?

En enero de 2018, los científicos lo han logrado. Ellos usaban el aprendizaje de máquina para la predicción exacta del resultado de la caótica del sistema a lo largo de mucho más tiempo de lo que se creía posible. Y la máquina hice la observación de la dinámica del sistema, no teniendo ninguna idea de las ecuaciones, de pie detrás de ella.

la Emoción, el miedo y la emoción

Ya Hemos empezado a acostumbrarse a la increíble manifestaciones de las capacidades de la inteligencia artificial.

En el pasado año un programa llamado AlphaZero aprendió las reglas del juego de ajedrez con el cero en un solo día, y luego tuvo los mejores programas para jugar al ajedrez. También se aprendió el juego de go, y superó a la ex campeón del chip de silicio, el algoritmo de AlphaGo Zero, que se perfeccionaba en juego en el proceso de ensayo y error después de que le skormili de la regla.

Muchos de estos algoritmos comienzan con un estado de éxtasis de la ignorancia y ganando rápidamente el conocimiento, observando el proceso o que juega en contra de nosotros mismos, perfeccionando en cada paso de miles de veces por segundo. Su capacidad de infundir sentimientos de temor, reverencia, de la emoción. A menudo oímos hablar de caos, en el que se pueden hundir a la humanidad de una vez.

Pero mucho más interesante, lo que hará que la inteligencia artificial con la ciencia en el futuro, con su "entendimiento".

Ideal predicción significa comprender?

La Mayoría de los científicos, probablemente estarán de acuerdo en que la predicción y comprensión — no es lo mismo. La razón se encuentra en el mito sobre el origen de la física — y, se puede decir, de la ciencia moderna en general.

El hecho de que más de mil años, los seres humanos han utilizado técnicas propuestas por el mundo greco-romano matemático Птолемеем el fin de predecir el movimiento de los planetas en el cielo.

Ptolomeo no sabía nada acerca de la teoría de la gravedad, o que el sol era el centro del sistema Solar. Sus métodos incluían rituales cálculos con el uso de círculos dentro de círculos dentro de círculos. Y aunque ellos predijeron planetario, un movimiento bastante bien, nadie entendía por qué funciona y por qué los planetas obedecen por lo aparentemente complicado las reglas.

A Continuación, se copérnico, galileo, kepler y newton.

Newton descubrió fundamentales de ecuaciones diferenciales que rigen el movimiento de cada planeta. Con su ayuda se puede describir cada planeta en el sistema Solar. Y eso estaba bien, porque nos dimos cuenta de por qué los planetas se mueven.

La Decisión de la ecuación diferencial resultó más eficaz para la predicción del movimiento en comparación con el algoritmo de ptolomeo. Lo que es más importante, sin embargo, esto es lo que nuestra fe en este método nos ha permitido abrir nuevas invisibles del planeta, благодая la ley universal de la gravedad. Explicó el por qué de misiles vuelan y las manzanas caen, sino también por qué hay de la luna y de la galaxia.

Este es el patrón básico es la búsqueda de un conjunto de ecuaciones que describen la une principio se ha utilizado con éxito en la física, una y otra vez. Como hemos definido en el modelo Estándar, la culminación de medio siglo de investigación de la física de partículas, que describe con precisión la estructura de cada átomo, el núcleo o partículas. Así tratamos de entender da alta temperatura superconductividad, la materia oscura y los ordenadores cuánticos. (Injustificada respecto de la efectividad de este método incluso provocó la pregunta acerca de por qué el universo es tan perfecto somete a expresiones matemáticas).

En toda la ciencia el concepto de la comprensión de lo que significa el regreso a la original esquema: si usted puede reducir a un fenómeno complejo a lo simple de un conjunto de principios que lo han comprendido.

las Excepciones a las reglas

Y, sin embargo, existen molestos excepciones, que echan a perder este hermoso relato. La turbulencia es una de las razones por las que es difícil predecir el tiempo es un brillante ejemplo de la física. La gran mayoría de los problemas de la biología, de las intrincadas estructuras otras estructuras, también no es susceptible de explicación con la ayuda de los sencillos principios de la unificación y simplificación.

Aunque no hay duda de que los átomos y la química, y por ende a los principios básicos que subyacen a estos sistemas que se describen mediante universalmente eficaces уравненрий, es bastante ineficaz método de generación de útiles de elevación.

Al mismo tiempo, es evidente que estos problemas son fáciles de técnicas de aprendizaje de máquina.

De la misma manera como los antiguos griegos buscaban respuestas mística del oráculo de delfos, vamos a buscar las respuestas a las preguntas de la ciencia el всезнающих oráculos con la inteligencia artificial.

Tales oráculos ya controlan autónomas de vehículos y elegir objetos para la inversión en el mercado de valores, y muy pronto serán predecir qué medicamentos serán eficaces contra las bacterias — ¿y cuál será el clima dentro de dos semanas.

Van a hacer estas predicciones con la máxima exactitud qué nosotros y no soñaba, no usando ninguna de modelos matemáticos y ecuaciones.

Es posible que, con los datos de miles de millones de colisiones en el Gran colisionador de hadrones, que mejor resuelven los pronósticos del resultado de un experimentocon partículas que incluso favorita físicos modelo Estándar.

Al Igual inexplicable fuentes de la revelación de las sacerdotisas de delfos, a nuestros profetas de la inteligencia artificial también es poco probable que explicar por qué se predicen de esta manera y no de otra manera. Sus conclusiones se basan en muchos de los microsegundos de lo que puede llamarse la "experiencia". Van a ser como необразованного un agricultor que sabe exactamente predecir cómo cambiará el clima, "debido a que los huesos duelen", o de otras предчувствиям.

la Ciencia sin comprender?

Las Consecuencias de la actividad de la maquinaria de inteligencia en el ámbito de la ciencia y de la filosofía de la ciencia pueden ser espectaculares.

Por Ejemplo, ante el cada vez más, las proyecciones, aunque recibidas métodos, incomprensibles para el hombre, si vamos a negar que las máquinas tienen el mejor conocimiento que tenemos?

Si la predicción es en realidad el principal objetivo de la ciencia, como debemos modificar el método científico, el algoritmo, que a lo largo de los siglos permitirnos detectar errores y corregirlos?

Si nos negamos a entender, no hay sentido de hacer ciencia, que hemos hecho?

Nadie lo sabe. Pero si no somos capaces de escribir, ¿por qué la ciencia no es más que la capacidad de hacer buenas predicciones de los científicos pronto descubrirán que "entrenado inteligencia artificial hace su trabajo mejor que ellos mismos".

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