世界初のAI宇宙シミュレーターは、知るべきではないことを知っています
世界初のAI宇宙シミュレーターは、知るべきではないことを知っています
(図 Artificial Intelligence Pixabay by sujin soman)
「たくさんの猫や犬の写真で、画像認識ソフトウェア(image recognition software)を教えるようなものですが、しかしその後、象を認識することができます。」
グレートミステリー
私達は、何十億年も前に旅行できないので － とにかく、まだです － 、私達の宇宙がどのように進化したかを理解するための最良の方法の1つは、私たちがそれについて知っていることを使用して、経過のコンピュータ・シミュレーションを創ることです。
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これらのシミュレーションのほとんどは、2つのカテゴリのうちの1つに分類されます：遅くてより正確か、または速くて精度が低い。 しかし現在、国際的な研究者達のチームは、宇宙の高精度な3次元シミュレーションをすばやく生成できるAI[人工知能]を構築しました － パラメータを微調整したときでさえ、システムは訓練されていませんでした。
「たくさんの猫や犬の写真で、画像認識ソフトウェア(image recognition software)を教えるようなものですが、しかしその後、象を認識することができます。」と、研究者のシャーリー・ホー(Shirley Ho)氏は報道発表で述べました。 「誰も、これがどのように行われるか分かりません、解決されるのは大きなミステリーです。」
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速やかなシステム
科学者達は、国立科学アカデミーの議事録(Proceedings of the National Academy of Sciences.)誌に発表された研究で、彼らが深層密度変位モデル(Deep Density Displacement Model、D3M)と名付けた宇宙シミュレーターを作成した方法を、詳しく述べています。
目標は、重力が宇宙を形作る方法をモデル化する方法をD3Mに教えることでした。 そのためにも、彼らは、高精度な既存の宇宙シミュレーターによって作成され8,000の異なる重力に焦点を合わせたシミュレーションを、システムに提供することから始めました。
そのシステムは、シミュレーションの1つだけを創るために300時間の計算を必要としましたが、しかし、データの訓練後、D3Mは、わずか30ミリ秒で全体で6億光年の立方体宇宙の、独自のシミュレーションを生み出すことができました。 これらのシミュレーションは、シミュレーションを創るために数分かかる既存の「高速(fast)」システムよりも正確でした。
知識のギャップ
それは、たとえ研究者達がその訓練データに含まれていないパラメータを変更したとしてさえも、宇宙がどのように見えるのかを正確にシミュレートする能力です。 たとえば、彼ら[研究者達]は、彼らの宇宙のダークマター(dark matter)の割合を微調整できますし、そしてD3Mは、宇宙の進化を正確にシミュレートできます。
ホー氏のような物理学者が、宇宙の進化をより理解するのを助けることに加えて、この奇妙な振る舞いは、コンピュータ科学者がAIをよく理解するに役立つ潜在性があります。
「私達は、機械学習(machine learner)に対して、このモデルがなぜこれほどうまく外挿[予測]するのか、猫や犬を単に認識するのではなく、象に外挿する理由を理解するために使用することで、興味深い遊び場になり得ます」と、ホー氏は報道発表で述べました。 「これは、科学とディープラーニング(deep learning)の間の双方向の道です。」
----- 出典 -----
futurism.com(同様な記事)
www.nexusnewsfeed.comwww.weforum.orgphys.orgold.rcsstewa.com
----- 2019/06/28公開の記事を読んで -----
身近なところでは iPhoneのアシスタント Siri や、人工知能搭載ロボットのソフィアなどのトピックが取り上げられました。
SFの世界では、人工知能が自我を持ったり、暴走する? を取り上げた作品も、いろいろありました。期待とともに、恐怖の対象でもあるようです。HAL 9000 とか、ターミネーターとか...
AIと呼ぶと人間を遥かに超える万能なような印象を持ちますが、実際は万能ではありません。 人工知能(AI)のできることは、超大量データからの比較/照合、分類と共通性判定、コンテキストなどを考慮した最適な回答の提示などなどです。
人工知能の能力は、コンピュータの性能進歩(大容量メモリ、高速演算、高速通信など)に支えられています。これから、どこまで進化して行けるのでしょう。
----- パズルのピース -----
zzak.hatenablog.jpzzak.hatenablog.jpzzak.hatenablog.jpzzak.hatenablog.jp
