KI: Software soll alternative Physik erfinden
Ein Forschungsteam der Columbia University wollte herausfinden: Ist es möglich, neue Grundkonzepte der Physik zu erfinden, wenn die Variablen dafür nicht einmal bekannt sind? Würde eine vom Menschen unabhängige Kultur, etwa außerirdische Wesen, unterschiedliche Ansätze für die gleichen physikalischen Probleme finden? Um das herauszufinden, wurde ein KI-Programm entwickelt. Dieses sollte nur anhand von Beobachtungen, in diesem Fall Videomaterial, Variablen finden, die Beobachtungen rechnerisch beschreiben. Das Paper wurde im Magazin Nature Computational Science veröffentlicht ( via Phys.org(öffnet im neuen Fenster) ).
Das Problem ist simpel: Die KI sollte zunächst ein schwingendes Doppelpendel aus zwei starren aneinanderhängenden Balken analysieren und ausgeben, wie viele Variablen minimal das Konstrukt beschreiben. Vier Variablen werden gebraucht, jeweils zwei Werte, um Geschwindigkeit und Winkel der Teilobjekte zu definieren.
Gleiches Ergebnis, andere Variablen
Nach einiger Zeit rechnete die KI eine andere Zahl aus: 4,7 Variablen brauche es. Mit diesen Werten konnte das Programm wohl auch zuverlässig diverse Zustände des Doppelpendels errechnen. Das Forschungsteam war sich sicher, dass die Software einen komplett neuen Ansatz erfunden hat. Zu verstehen, wie sich die Variablen zusammensetzen, war jedoch schwierig. Zwei der Variablen schienen zumindest den Winkel zu beschreiben.
"Wir haben versucht, die anderen Variablen mit allem zu korrelieren, was uns einfiel: Winkel- und Lineargeschwindigkeiten, kinetische und potentielle Energie und verschiedene Kombinationen bekannter Größen" , erklärt Projektleiter Professor Boyuan Chen, "aber wir verstehen noch nicht die mathematische Sprache, die das Programm spricht" . Trotzdem wurde das Experiment weitergeführt. Die Software konnte für diverse Beobachtungen eigene Variablen aufstellen und Zustände so berechnen.
Doch wozu sollte eine Software entwickelt werden, die Variablen zu bekannten Problemen der Physik erfindet? Der Sinn bestehe eher darin, Ansätze für bisher unerklärliche Beobachtungen zu finden. Ein Programm könne dabei helfen, Forschung in diesen Bereichen zu beschleunigen. Dazu ist es aber auch wichtig, die Variablen menschlich lesbar zu machen. Das ist aber ein Projekt für ein anderes Team.