Une IA vient peut-être d’inventer la physique « alternative »
Une IA à qui l’on a montré des vidéos de phénomènes physiques et à qui l’on a demandé d’identifier les variables impliquées a donné des réponses différentes des nôtres.
Les variables identifiées par une intelligence artificielle produisent ce graphique, mais nous ne savons pas ce qu’elles représentent.Image Credit : Boyuan Chen/Columbia Engineering
Notre physique est basée sur des variables, telles que l’accélération et la masse. Certaines d’entre elles peuvent être ramenées à des variables plus fondamentales, comme la distance et le temps. S’il existe une autre façon de quantifier le fonctionnement de l’univers, nous ne l’avons pas encore saisie. Cependant, les variables qui nous sont familières ne sont peut-être pas les seules, comme viennent de le découvrir des roboticiens de Columbia.
Le Dr Boyuan Chen et ses coauteurs ont entraîné un système d’intelligence artificielle (IA) à compter le nombre de variables nécessaires pour décrire les systèmes physiques et prédire leur évolution. Les résultats ont été publiés dans Nature Computational Science, mais ce n’est qu’un début, car nous commençons seulement à comprendre les variables déduites par les ordinateurs.
“Je me suis toujours demandé, si nous rencontrions un jour une race extraterrestre intelligente, si elle aurait découvert les mêmes lois physiques que nous, ou si elle décrivait l’univers d’une manière différente”, a déclaré l’auteur principal, le professeur Hod Lipson, dans un communiqué. “Peut-être que certains phénomènes semblent énigmatiquement complexes parce que nous essayons de les comprendre en utilisant le mauvais ensemble de variables.”
Après tout, note le document : “Il a fallu des millénaires aux civilisations pour formaliser les variables mécaniques de base telles que la masse, la quantité de mouvement et l’accélération. Ce n’est qu’une fois ces notions formalisées que les lois du mouvement mécanique ont pu être découvertes.” De même, vous ne pouvez pas dériver les lois de la thermodynamique sans concepts formels de température, d’énergie et d’entropie. Certains de ces concepts sont aujourd’hui intuitifs pour nous, mais ils ne l’étaient pas pour nos ancêtres.
De temps en temps, les scientifiques ont un petit aperçu de ce à quoi l’univers ressemblerait si nous commencions avec des variables différentes. Le mathématicien Norman Wildberger a créé ce qu’il appelle la “trigonométrie rationnelle” en remplaçant les variables familières des triangles – la longueur et l’angle – par des carrés de la longueur et le sinus de l’angle, qu’il appelle la quadrance et l’écart. Certains problèmes deviennent beaucoup plus faciles lorsqu’on les aborde avec ces variables, mais pour toute personne formée à la géométrie euclidienne, cela donne d’abord l’impression de parler une langue étrangère.
Certaines cultures, dont la plus célèbre est celle des Hopis, considèrent des variables telles que le temps différemment de la plupart des autres cultures, ce qui leur donne une vision fondamentalement différente de la physique.
Pour trouver des variables qui nous sont encore plus étrangères, il faudrait consulter une personne élevée sans aucune exposition à des concepts familiers comme l’angle et la distance. Comme il est illégal d’élever un enfant de la sorte, les auteurs se sont tournés vers l’IA, en commençant par une vidéo de doubles pendules élastiques.
Un physicien qui examine un système à double pendule voit très probablement quatre variables – l’angle et la vitesse angulaire de chaque bras. Ces quatre variables sont intuitives pour nous et faciles à mesurer. Cependant, les étudiants de premier cycle en physique sont formés à modéliser également le système en termes d’énergie cinétique et potentielle de chaque bras.
Les auteurs ont montré à un réseau neuronal la vidéo d’un pendule double et lui ont demandé combien de variables d’état il voyait. Bien que la réponse ait été de quatre, l’ordinateur et les humains ne disposaient pas du langage commun permettant d’établir ce que sont ces variables. Deux semblent être similaires à la façon dont nous mesurons les angles des bras, mais les autres restent une énigme.
“Nous avons essayé de corréler les autres variables avec tout ce à quoi nous pouvions penser : vitesses angulaires et linéaires, énergie cinétique et potentielle, et diverses combinaisons de quantités connues”, explique Chen. “Mais rien ne semblait correspondre parfaitement.” Cependant, le réseau a si bien prédit les futurs mouvements du pendule qu’il semble avoir identifié des variables réelles, même si elles nous sont étrangères.
Les auteurs ont ensuite montré à l’ordinateur des systèmes dynamiques beaucoup plus complexes, tels qu’un “danseur aérien” devant un concessionnaire automobile voisin, une lampe à lave et des flammes dans une cheminée. Ils ont indiqué qu’il fallait respectivement huit, huit et 24 variables d’état pour décrire ces systèmes, mais ce qu’elles sont, personne ne le sait encore.
Les précédents outils d’apprentissage automatique ont modélisé la dynamique de systèmes physiques, mais on leur a fourni des mesures de variables d’état pertinentes, c’est-à-dire des variables quantitatives qui décrivent entièrement le système au fur et à mesure de son évolution. Une fois l’apprentissage effectué de cette manière, il était peu probable que les machines proposent elles-mêmes d’autres variables.
Aujourd’hui, il semble que les systèmes d’IA puissent effectivement identifier de nouvelles variables – nous avons simplement besoin d’un traducteur pour comprendre ce qu’elles sont.
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Source : IFLScience – Traduit par Anguille sous roche
