Употребата на технологијата за научното истражување датира пред околу 75 години.
Но, голем број научници сметаат дека најновите техники со машинското учење и вештачката интелигенција претставуваат фундаментално нов пристап во науката, драстично поразличен од начинот на којшто сме ги осознавале работите од претходно.
Ако досега учевме за природата преку набљудување и симулација, технологијата оди уште еден чекор напред. Набљудувањето и симулацијата им помагаат на научниците да генерираат хипотези коишто потоа може да ги тестираат со помош на вештачката интелигенција за да ја докажат или негираат нивната валидност.
Одговор на една од мистериите на Ајнштајн
Еден ден, квантниот физичар Марио Крен седел во кафуле во Виена, набљудувајќи ги резултатите што произлегле од Melvin – неговиот алгоритам со машинско учење.
Задачата на Melvin било да ги комбинира и усогласува блоковите од стандардните квантни експерименти и да најде решенија за новите проблеми.
Овој алгоритам нашол многу интересни решенија, но еден експеримент што немал смисла му го привлекол вниманието на Крен. Тој веднаш помислил дека неговата програма има грешка бидејќи не постоело решение.
Наместо да го игнорира овој привиден неуспех, Крен се задлабочил во исходот од експериментот, сфаќајќи дека го нашол одговорт на една од мистериите на Алберт Ајнштајн наречена spooky action at a distance (плашлива акција на далечина).
Решавањето на една од дилемите на Ајнштајн било сосема случајно. Крен и неговите колеги ја стартувале целата оваа истражувачка програма обидувајќи се да откријат како експериментално да создадат квантни состојби на фотони заплеткани на посебни начини.
Кога два фотони комуницираат, тие се заплеткуваат. И двата можат математички да се опишат само со користење на една заедничка квантна состојба.
Ако ја измерите состојбата на еден фотон, мерењето веднаш ја поправа состојбата на другиот, дури и ако двата се оддалечени километри еден од друг. Од овде потекнуваат и забелешките на Ајнштајн дека фотоните се “плашливи”.
Генеративното моделирање како нов пристап во научното истражување
Покрај набљудувањето и симулацијата како начин до нови пронајдоци, технологијата ни носи дополнителен пристап – генеративно моделирање, што целосно се разликува од овие два пристапи.
Вештачката интелигенција има огромно влијание и нејзината улога во науката допрва ќе расте. Не постои нешто што еден научник може да направи, а е невозможно да се автоматизира.
Научниците го гледаат генеративното моделирање како моќна алатка за докажување на точноста на експериментите од традиционалната наука.
Ова е малку застрашувачка мисла, но и полна со можности за иновации што досега биле лимитирани на секое поле од науката.
За да дозанете повеќе за експериментот на Марио Крен – https://www.scientificamerican.com/article/ai-designs-quantum-physics-experiments-beyond-what-any-human-has-conceived/
