Подпишитесь на наши ежедневные и еженедельные информационные бюллетени, чтобы получать последние обновления и эксклюзивный контент о ведущих в отрасли технологиях искусственного интеллекта. Узнать больше
Исследователи из Archetype AI разработали фундаментальную модель ИИ, способную изучать сложные физические принципы непосредственно на основе данных датчиков, без каких-либо заранее запрограммированных знаний. Этот прорыв может существенно изменить то, как мы понимаем физический мир и взаимодействуем с ним.
Модель, названная Ньютоном, демонстрирует беспрецедентную способность обобщать разнообразные физические явления, от механических колебаний до термодинамики, используя в качестве входных данных только необработанные данные датчиков. Это достижение, подробно описанное в опубликованной сегодня статье, представляет собой значительный прогресс в способности искусственного интеллекта интерпретировать и предсказывать физические процессы в реальном мире.
«Мы спрашиваем, может ли ИИ самостоятельно открывать законы физики, так же, как это делали люди посредством тщательного наблюдения и измерений», — сказал Иван Пупырев, соучредитель Archetype AI, в эксклюзивном интервью VentureBeat. «Можем ли мы построить единую модель ИИ, которая будет обобщать различные физические явления, области, приложения и сенсорные устройства?»
От маятников до энергосетей: сверхъестественная предсказательная сила ИИ
Обученный более чем полумиллиарду точек данных, полученных от различных измерений датчиков, Ньютон продемонстрировал замечательную универсальность. В одной поразительной демонстрации он точно предсказал хаотическое движение маятника в реальном времени, несмотря на то, что никогда не изучал динамику маятника.
Возможности модели распространяются и на сложные сценарии реального мира. Newton превзошла специализированные системы искусственного интеллекта в прогнозировании общегородского энергопотребления и прогнозировании колебаний температуры в трансформаторах электросети.
«Примечательно то, что Ньютон не был специально обучен понимать эти эксперименты — он сталкивался с ними впервые и все же был способен предсказывать результаты даже для хаотического и сложного поведения», — рассказал Пупырев VentureBeat.
Адаптация ИИ для промышленных приложений
Способность Ньютона обобщать совершенно новые области может существенно изменить способы применения ИИ в промышленных и научных приложениях. Вместо того, чтобы требовать пользовательских моделей и обширных наборов данных для каждого нового варианта использования, одну предварительно обученную базовую модель, такую как Newton, можно адаптировать для различных задач зондирования с минимальным дополнительным обучением.
Этот подход представляет собой значительный сдвиг в том, как ИИ может применяться к физическим системам. В настоящее время большинство промышленных приложений ИИ требуют обширной индивидуальной разработки и сбора данных для каждого конкретного случая использования. Этот процесс занимает много времени, дорог и часто приводит к созданию узконаправленных моделей, неспособных адаптироваться к меняющимся условиям.
Подход Ньютона, напротив, предлагает потенциал для более гибких и адаптируемых систем искусственного интеллекта. Изучая общие принципы физики на основе широкого спектра данных датчиков, модель потенциально можно применять к новым ситуациям с минимальным дополнительным обучением. Это может значительно сократить время и стоимость развертывания ИИ в промышленных условиях, а также улучшить способность этих систем справляться с непредвиденными ситуациями или меняющимися условиями.
Более того, этот подход может быть особенно ценным в ситуациях, когда данных недостаточно или их сложно собрать. Многие промышленные процессы включают в себя редкие события или уникальные условия, которые сложно смоделировать с помощью традиционных подходов ИИ. Такая система, как «Ньютон», которая может делать обобщения на основе широкой базы физических знаний, могла бы делать точные прогнозы даже в таких сложных сценариях.
Расширение человеческого восприятия: ИИ как новое чувство
Значение теории Ньютона выходит за рамки промышленного применения. Научившись интерпретировать незнакомые данные датчиков, системы искусственного интеллекта, такие как «Ньютон», могут по-новому расширить возможности человеческого восприятия.
«Теперь у нас есть датчики, которые могут обнаруживать аспекты мира, которые люди не могут воспринимать естественным путем», — сказал Пупырев VentureBeat. «Теперь мы можем начать видеть мир через сенсорные модальности, которых нет у людей. Мы можем улучшить наше восприятие беспрецедентными способами».
Этот потенциал может иметь глубокие последствия в ряде областей. Например, в медицине модели ИИ могут помочь интерпретировать сложные диагностические данные, потенциально выявляя закономерности или аномалии, которые врачи-люди могут пропустить. В науке об окружающей среде эти модели могут помочь проанализировать огромные объемы данных датчиков, чтобы лучше понять и предсказать климатические особенности или экологические изменения.
Эта технология также открывает интригующие возможности взаимодействия человека и компьютера. По мере того, как системы искусственного интеллекта будут лучше интерпретировать различные типы данных датчиков, мы можем увидеть новые интерфейсы, которые позволят людям «ощущать» аспекты мира, которые раньше были незаметны. Это может привести к появлению новых инструментов для всего: от научных исследований до художественного выражения.
Archetype AI, стартап из Пало-Альто, основанный бывшими исследователями Google, на сегодняшний день привлек 13 миллионов долларов венчурного финансирования. Компания ведет переговоры с потенциальными клиентами о реальном внедрении, уделяя особое внимание таким областям, как профилактическое обслуживание промышленного оборудования, прогнозирование спроса на энергию и системы управления дорожным движением.
Этот подход также обещает ускорить научные исследования за счет выявления скрытых закономерностей в экспериментальных данных. «Можем ли мы открыть новые физические законы?» Пупырев задумался. «Это захватывающая возможность».
«Наша главная цель в Archetype AI — разобраться в физическом мире», — рассказал Пупырев VentureBeat. «Чтобы понять, что означает физический мир».
Поскольку системы искусственного интеллекта становятся все более искусными в интерпретации закономерностей, лежащих в основе физической реальности, эта цель может быть вполне достижима. Исследование открывает новые возможности – от более эффективных промышленных процессов до научных прорывов и новых интерфейсов человек-компьютер, которые расширяют наше понимание физического мира.
На данный момент Ньютон остается исследовательским прототипом. Но если Archetype AI сможет успешно вывести эту технологию на рынок, это может открыть новую эру понимания физического мира вокруг нас с помощью ИИ.
Теперь задача будет заключаться в переходе от многообещающих результатов исследований к практическим и надежным системам, которые можно будет использовать в реальных условиях. Это потребует не только дальнейшего технического развития, но и тщательного рассмотрения таких вопросов, как конфиденциальность данных, надежность системы и этические последствия систем искусственного интеллекта, которые могут интерпретировать и предсказывать физические явления способами, которые могут превосходить человеческие возможности.