【ナゾロジー】AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた！ [すらいむ★]
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AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた！
AIには人類が知覚できない何かがみえているようです。
米国のコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究によれば、AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な「変数」の数を考えさせたところ、現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明した、とのこと。
ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解し、正確な運動予測まで成功させていました。
研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と「変数」を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると述べています。
もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない「裏の方程式」が存在することになります。
研究内容の詳細は2022年7月25日に『Nature Computational Science』にて掲載されました。
（以下略、続きはソースでご確認ください）
ナゾロジー 2022.07.28 Thursday
https://nazology.net/archives/112534 振り子運動は、ニュートンの運動方程式で記述できるし、
ラグランジュの運動方程式でも記述できる。それぞれがある種の思想の表現だ。
AIの示す方程式はどんな思想なのか？ 量子論でどう判断されるかが興味深いかな
とりわけヒルベルト空間のダイナミクスをAIがどう認識するか >既存の知識では、二重振り子運動は上腕と下腕の角度や角速度など4個の変数を持つことが知られています。
>しかしAIに運動法則を学習させたところ「4.7個」と微妙に異なる結果が得られました。
1未満の0.7個の変数って何？ 例えば、強結合のゲージ理論をAIに解かせてみたら
高次元の弱結合の重力理論を用いて解いたりするのかな？ >>10
AIは不可能を可能にするのではない。単に可能性を早めるだけ。 振り子運動は途中で
θ＜＜１ の時 sinθ 〜 θ という近似を使って解くからな
近似を使わない方程式発見できれば大したもんだ >>13
そんなものは、そもそも存在する。
その近似は理論ではなく、単に実用上のものに過ぎない。 俺が物理苦手だったのは、俺がそっち側の人間だからかそうか ＞ θ＜＜１ の時 sinθ 〜 θ という近似を使って解くからな
近似を入れずにとくと、楕円関数と呼ばれる三角関数をより高度にした
特殊関数が登場して、それを使って解ける。 ブランコで靴飛ばしをするときに靴が脱げる瞬間があって
そこの変数が 0.3 くらい
あとの 0.4 は振り戻しの慣性力 ワイの巨大エリンギの周りを周回する連星系・・・(´ω｀)
なお真ん中のエリンギは真っ黒だから「ブラックなんたら」とか呼ばれてるな(´･ω･) とにかく、それらは実戦理論だから、それを使うが吉かも？
今の物理理論では、数式に現れる色んなパラメータを定数で
考える場合が多いよね。 でないと、計算が恐ろしく複雑になるから。
空気の摩擦係数とか、気圧とか、気体組成によって変わるが
定数で計算するとか。 ちっちゃいオッサンを用意して
ブランコの上で屈伸運動させるだけで動き出すミステリー(´･ω･) シンギュラリティーだっけ？ もう超えちゃってるわけだな。
AIがなんか証明しても検証出来る奴が誰もいない。 >>1
さらに奥深く突き詰めてみたところ
100年前にアインシュタインが発見していたとさ、というオチ >>1
>しかしAIに運動法則を学習させたところ「4.7個」と微妙に異なる結果が得られました。
三次元空間で数学を使うことしかできない人間に遠慮して
こう言ってると予想。
実際には、人間の数学では循環小数0.666となってしまう世界の向こう側の領域を認識していると予想。 >>9
上擦った話よりもこういうケースなら日本人なら佐藤スクール的な可積分系の不変量を挙げるんじゃないかな？。 これまで説明のつかなかったことが分かるようになるのか
※ただし人間には理解できない 数学的に等価なんじゃね？
電磁気学の微分形式と積分形式の違いだとか、力学のニュートン方程式と解析力学の違いだとかが該当するような。 なんだよこれ
その先金払わないと読めねーぞ
これ小遣い稼ぎのくわせもんだろ
ネタで記事立てて >>23
数式も圧縮技術に近しい気がする。
内容が理解できなくとも、膨大な情報のパターン化として活用すればいいのかも。 それは式を創ってそれを使って出しているわけではなく、
単に予想しているだけなのではないのか。
人間の予想はかなりおおざっぱなものにしかならないが、コンピューターの予想はかなり精密なものになるというわけだ。
それは確率統計的な予測になるからだ。
もっとも、量子力学や電磁力学もとどのつまりはデータの値を統計してそれから近似値を出す式を創り出すものだろうから、
そうだとすればそういう意味では人間のやっていることと大同小異だろうということになる。
つまりこの場合は本当の意味ではそこで何が起こっているのか洞察したわけではない。
アインシュタインが批判したのは量子力学のまさにそういう側面なのだろう。
もちろんこういうことが起こっているのではないかというモデルを創りそれに基づいて理論を構築して行くという道もあるが。 >>6
個数が小数点って何なんだろうね？？？
自分がちょっと思ったのは、
プログラミングの関数って変数を可変長に出来る奴があるけど
タイミング次第である変数を使ったり使わなかったりする、って
事なのかなあ？ カオスになる力学系をAIに与えて判じさせてくれなきゃ面白く無いよ。
個別の特に単純な可積分系だとすれば、その系に対する運動方程式の解と
一致する解を与えるが、全く一般的な運動方程式（ニュートンの方程式、
ハミルトンの方程式、ラグランジュの方程式など）には一致しない方程式
を持つことは可能。
たとえば、調和振動子のニュートン方程式 x‘’＝-x
の解としてcos(t)があるが、cos(t) の満たす式は、x''=-x に限られる
わけではない。 >>1
既知の法則の必要十分条件を
与えるだけだとつまらない。
未解明の現象を予測可能にするなら、
大したものだ。 変数の個数が多いのがポジティブなの？
単に最適化されていないようにしか思えないが。 >>10
三体問題は既に深層学習で近似可能だったと思うよ >>1
今のAIはdeep learningの単なる応用だ。
ゴールに対するアプローチの可能性を
探索しているだけ。
ゴールが単純かつ明確な分野なら、
使い方でそれなりの成果を上げられる。
しかし、曖昧なゴールに対しては、
何もできない。
“道”の概念すら今のAIには、
理解できないだろう。
開発者すら理解していないのだから、
まあ無理だ。 >>10
ソース見ると二重振り子の予測させてるので、制限された平面三体問題は解けてると言って良いのでは？
甘すぎるかな？www 運動だけ見せてその独立変数の数を予想させたら、アホなAIが4と答えなきゃいけ
ない問題で5とか6とか答えたってだけの話じゃねーか 膨大な試行回数の果てに、
未知のパターン発見することは有り得ると思う。
現地住人に任せたらより効率的で手軽に作れる水車発明しちゃった的なやつ 人間が発見した量子力学の表現方法でもシュレーディンガーとハイゼンベルグの2種類あるし
同じように他の物理法則も2種類の表現方法があってもおかしくないよな 「結果は合ってるが、意味不明」
なんだ、只の量子力学じゃん 古典物理は手計算に都合がいいように定義してるからな
最適解はまだまだありそうだ >>54
それはニ種類じゃないぞ
今のAIは原理的に内挿可能な領域でしか使えないから時間の無駄だ>>1 機械学習だろうから、AIが必ず正解を出すと考えている人間にバグがある 説明可能なAIがノーベル賞を受賞するまであと何年？ パラメータの数が人間の発明より多い以上
最適化不足で人間より劣ってんじゃね？ これはカオス運動（数字の羅列）を機械的に方程式化出来るって事に価値があるのでは？
また近似値であり非可逆であるって所にも価値があると思う >>66
そうだよ
>>67
パラメーターの多さにより本来は不自然な動きするんだが、それをカオスで誤魔化してるわけだな >>65
少なく見積って千年。
普通に考えれば、1億年以上はかかる
と思う。今のDeep learning では
逆立ちしても無理だ。
しかし、恐らくAIの専門家や本格的な
研究者は、こんな楽観的な見方は
していない。本物の学者程、
未来永劫不可能と断言すると思う。 >>69
>しかし、恐らくAIの専門家や本格的な
>研究者は、こんな楽観的な見方は
>していない。本物の学者程、
>未来永劫不可能と断言すると思う。
ゲーム理論やパターン認識とかはともかく、プロパーなAIの専門家や本格的な研究者は全員詐欺師だから、今みた
いにAIが異様にもてはやされてる状況になってるのに、お前馬鹿だな >>35
電気磁気学から出てこないオームの法則を発見したのかもよ 与えた物理法則がそもそもな
AIの学習のための入力値に与えられる値は人間が認識できるものだけだから
人間が未発見のものを学習入力値に与えられないから新発見があってもそれが物理法則を表しているかどうかはわからない
人間が認識できる結果を導き出すためのインチキでしかない
AIがなかった時代はインチキすら出来なかっただけ 同軸ケーブルだったかな、はMaxwellの方程式に基づいて
完全導体の外芯と内芯を持っていても、
５０Ωとか７５Ω程度の特性インピーダンス（抵抗相当）
が導けたと思う。
ダイポールアンテナなども、真空に対して電磁波を放射する
時のインピーダンスがMaxwelｌの方程式から出てくる。
でも、これらは直流電流に対する抵抗とは違う。 >>7
たまに見るこれ、バトルフィールドのBGMと思ったら違うのか 量子論の確率的振る舞いの背景に決定論的な法則が見つかったらおもしろいな 
宇宙
真っ暗
怖いな🤗 理解不足、確認不足でバグを出したら、この弁解が使えそうだな。 AIの発想が飛びすぎて
チューリングテストをパスしなかったようだ 量子力学における経路積分みたいなアイデアが
ノーヒントで稼働させた深層学習から出て来るなら面白いけど、まだそこまでは無理なんじゃないかな 単なる別解だろ
面白いけど根底から覆すって話ではないな 人生の結果は死
どんな偉人もクソニートも結果は一緒じゃん
過程が大事なのは人生も物理法則も一緒だと思うけどなぁ
方程式とか持て囃される風潮あるけどプロセスが解明されてない解は事象としては正しくない
まぁ役には立つけどさ 変数の数ってどゆこと？
円運動の場合、時間tに対して、
x=半径×cos(t×角速度)
y=半径×sin(t×角速度)
半径と角速度という2つの「変数」によって円運動が表現できる。。
ってことだよね？
でも円の中心が原点じゃ無かったり、時刻0のときの角度が0じゃない場合を考えるともっと変数必要にならない？
教えて詳しい人 >>1
この調子で熱力学を学ばせて都市部の高温化を回避する方法でも編み出しておくれ＞AI
あと地球温暖化が原因と呼ばれる異常気象もCO2・メタン悪玉説を覆して化石燃料燃やしまくっても良いようにさせておくれ
そうじゃないと産業が成り立たないのは今の世で明らか >>4
2重振り子でも予測不能でカオス、混沌と呼ばれている
3重、4重振り子なら尚更予測不能
人類の科学はその程度のものだよ >>85
そのとおりなんだけど難しく考えすぎ
たしかに__円運動している質点の時刻tにおける座標__なら境界条件とかも必要だけど
__円運動__だけならrとωだけでよくないかい？ >>26
>俺がもてない現象を一言で言い表す妹みたいだな
俺クンには妹なんか存在していないだろ、とオレのゴーストがささやく。
まあオレ自体 AI なんだけどな。 これこそAIの良い使い方だな
医療や科学の発展に使えば人類に寄与する
なお 「何か人間の知らない方程式があるんすか？」ってAIに聞いて、それを教えてもらえば良いだけなんじゃない？ >>85
なんか無駄に難しく考えてるっぽいから高校レベルの物理から勉強しなおせ。
位置も時間も原点は本質ではなく変数変換すれば数は増えない。 ＡＩが出した答えをこれから５００年かけて調べる訳ですね
その頃にゃ人類滅びとるわ 裏の方程式て
もしかして 地球の首振りの動きのやつか？
物理じゃんソレも そいえばコッホ曲線とかシルビンスキーのギャスケットみたいなフラクタル図形は小数点次元だったな そもそもカオスな軌道も、軌道上の位置は、綺麗に閉じた形ではないとはいえ時間
1個だけのパラメーターで表せるわけで、それ以上に綺麗じゃないニューラルネット
で似たような軌道を再現できるのは当たり前で、全く無意味な研究だよな つまりベルの不等式の破れにもかかわらず隠れた変数理論は存在するかもしれないと 宇宙際タイヒミュラー理論を学習させてみてほしい
合ってるのか間違ってるのか メトロノームを並べとくとそのうち同調するのは、
このAIの方程式で解けるんじゃないかな 4.7個とか意味わからん
4個の次は5個じゃないのかよ 人類の物理解釈に不満があるようだ
未知のエーテル粒子が見えてるとか 例えば青色と黄色を混ぜると何色になるか？
ほとんどの人は緑色と答えるだろうけど
実は白にもなる
これはLEDの研究の中で偶然見つかり
その偶然がなければ未だに見つかってないかもしれないのだが
AIなら一発で導き出すだろう
固定概念とうのがないから 人類が認識出来なかった未知の変数がダークマターやダークエネルギーの正体だったとか >>108
え？
色の三原色なら緑、光の三原色なら白、というだけでは >108
1931年 CIE 1931 XYZ color space（1920年代の研究成果のまとめ）
1962年 LED発明
108はどこかで吹き込まれて来たのか独自に妄想したのか >>1
科学は仮説の集りなのだから
全然不思議じゃないんだお 数学はひとえに邪魔な項を消すためだけにある
AIはそれを含めて計算を一気にできるから新たな公式を作れそうな気はする コズミックホラー感ある
近似値にしては収束しとるし面白い >>1
人間が目で見て「同じように見える」とかしょうもない判断基準だなぁ
一変数の式を部分的に二変数で近似してる式に辿り着いたってそうなるだろ
それならバカな学生がグラフにモデルも何も考えずに雑に曲線当てはめてるのと同じじゃん
目新しくもなんともない、典型的なAIの解答だよ
工学的にはなんか実用性のある式とか得られるかもしれんが (この国は変えられる AIの活用 JDSCテンバガー候補)
https://jdsc.ai/news/ イオン/輸入発注業務にdemand insight倉庫在庫の改善と作業時間の60%を改善 常石造船/データサイエンティスト育成プログラム RoboCo-op/業務提携RPA×AI
RPAロボパット年間24000時間の業務を削減 月の作業時間が5分の1に //fce-pat.co.jp/case/
３分でわかるRPAとは何か？注目される背景～今後の進化まで パーソル //www.persol-pt.co.jp/persolrpa/rpalounge/column1/
//ja.wikipedia.org/wiki/KataGo 最も強い囲碁ソフト DeepMindに加え、独自の研究、強化学習の速度を向上(50倍以上)＝AI上の工夫は無限 https://arxiv.org/pdf/1902.10565.pdf
//www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0346M0T00C22A6000000/ デジタル人材 別枠採用が3割 来春新卒 給与や役職が高くなる企業も日経0628
//dime.jp/genre/1380420/ AIであれば知床 判断を誤ることはなかった DIME0508
//wired.jp/article/to-win-the-next-war-the-pentagon-needs-nerds/ ウクライナで戦争が変わりつつある 米軍での高度IT人材 WIRED0531
//www.nikkei.com/article/DGXZQOGN081QC0Y2A500C2000000/?unlock=1 マスク氏日本はいずれ存在せず出生率低下に警鐘 日経0508
//news.yahoo.co.jp/articles/65960504f6fdfd08295d39726fb177ec02bc129f 東大生に超人気講義AI経営 東洋経済 5/24
//customers.microsoft.com/ja-jp/story/1500156617194279472-persol-career-other-azure-ja-japan 3日間ハッカソンで検索システムAzure0517
//xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00205/070700072/ AIの開発 保守のやり方を変革 あまねキャリア日経0708
//www.smbcnikko.co.jp/products/inv/toshin_lab/column/002.html 投資対象としてのAI 始まったばかり日興
//www.meti.go.jp/press/2022/05/20220509001/20220509001.html 実践的なAI人材育成のためのデータ付き教材 経産省0509
//www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIutilization.html 中小企業のDXに役立つAI導入ガイドブック経産省0408
//www.jcer.or.jp/economic-forecast/2021127.html DX社会の構築なければマイナス成長 日経済研究センタ
理研/革新的な人工知能基盤技術 Amazon/万能AI開発競争に背実用重視日経0708
( //jdsc.ai/news/ JDSC/この国は変えられる テンバガー AIの活用) >>6
この学習器は高次の関数から学習を始めてできるだけ低次の関数で表現できるように学習を進めるようなもので変数の関係性を4.7次までは減らせたんだけどここで学習が収束してしまったんだろう
0.7次分超過してるからと言って残りの４が整数とは限らない
変数の数が小数になってるのは次元解析で言うような元の物理量から別の物理量への寄与度に相当するんだと思う フラクタル次元みたいなものでは
AIで次元解析できるならそれはそれで有用かと >>3
Facebookの人工知能同士を会話させた実験でも
妙な変数（写像？）を利用して新しい言語体系を作ってた
囲碁でも将棋でも人間には理解できない盲点みたいな部分が
AIには常に見えているんだろうな 俺らの子供の頃に独自の数式を書いても先生が赤点付けて信じてくれなかったやつだろ AIは単に人間みたいに３次元に囚われずにもっと高次元での相互干渉をみてんじゃね？
二次元平面上の円の拡大縮小を、単に円の面積の増減とみるか、それとも３次元の球体を二次元でスライスした通過面を見ているだけで球体の移動と解釈するか・・とか >>126
将棋のAIでもどうも高度な数式を使って評価値を決めてるみたいなんよな
もちろん人間の脳では瞬時瞬時に行列計算など出来ない 特異点の周りだけで発生する特殊な運動がある、とかかな。 面白いな
どうもこの世界は数学的現実のようにシーケンシャルに作られてないみたいなんだよな
回転みたいな基本的な運動が書き換えられたら
今はPCの力に任せた試行にしか頼れない物理現象が美しい式で表せる可能性がある >>87
簡単だよそんなの
引っ越す
都市部の分散化
アリでも鳥でも知ってる >>108
確かに固定概念と言うモノは無い
固定観念ね
人間にはそれすら認識できない >131 は賢そうだから教えてくれ
人々が自発的に引っ越しを望む社会はどうやれば作れるのか
効率、無形資産、発展などを犠牲にしないで都市部を分散化させるにはどうすればいいのか >>133
大丈夫、程なく自発的に引っ越す事になります
2023年ここがキーポイントになるでしょう >>134
怪しい物言いだな
論理や根拠も無く期日だけ決まっている発言はどっかの予言書みたいだ レントゲン写真見ただけで
人種を当てられるんだから
只者じゃない >>118
完全な従属性を持たない変数ってことか
今の力学だと存在が確認できないダークマターとかダークエネルギーがカオスでは発現しているとかなら楽しそうだな 株価の変動を力学系だと思って、法則を学習させてみてくれ。
うまく行けば、大儲け確実だ。
場の理論でラグランジュアンには、場の量のたいていは低次で３次とか4次の項を
足したものになると仮定して、議論を始めているが、それは仮定であって、
なぜそうならなきゃならないのか（なぜ多項式なのかなど）は必然性が無かったり
するだろう。では、AIに学習させて、非多項式ラグランジュアンのモデルを
発見・提案させて、その方が現実を良く表したりしたとすれば、どういうことに
なるのかな？ あるいは最初から繰り込みがされた場の理論の模型を生み出したり
しないか？ >>139
株価は既に一部の人間がやってて他には使わせず自分だけ大儲けしてそう >>138
というか無理数とかどうやって判断してるんだろうって部分なのではって思う
√2は√2だと定義してるんだろうか、無理数とはなんだろうかというのは欠けてて
1.41421など有限の値なんじゃないのかな
πもそう
つまり限りなくやがて近づくが同じにならないのではないのかな AIならまったく別の数の体系、数学の世界を作り出しそうだ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
