AIに物理法則を学習させたら、未知の物理変数で現象を表現し始めた
AIには人類が知覚できない何かがみえている？
アメリカのコロンビア大学（Columbia University）で行われた研究
AIに物理法則を学習させ、それを表現するために必要な変数の数を考えさせた
現在の人類には理解できない要素が含まれることが判明
ありふれた振り子運動や回転運動でも、AIは人類とは異なる独自の変数を用いて物理法則を理解？
正確な運動予測まで成功
研究者たちは、AIは人類がまだ発見できていない未知の方程式と変数を用いて、物体の運動法則を理解している可能性があると
もし研究者たちの予測が正しければ、誰もが知る振り子運動や円運動などには誰も知らない裏の方程式が存在？
・・・別に表とか裏でなく
ヒトが知らない表現の仕方がアる
研究内容の詳細は2022/7/25に『Nature Computational Science』にて掲載
AIは人類が知覚できない物理変数を認識している
未知の運動でもAIは変数を認識できた
ありふれた物理法則の裏の顔が明らかに？
AIは人類が知覚できない物理変数を認識している
ニュートンの運動方程式は3個の変数から成る
私たちが知るニュートンの運動方程式は 力＝質量×加速度 と3種類の変数で記述している
運動方程式を完成させるには前段階として力、質量、加速度という3種類の変数を認識する必要がある
人類が物理法則を表現するには、方程式に用いられる変数の概念が前もって必要
新しい変数の発見や認識は、人類の科学進歩に不可欠
しかし、これまで人類によって発見されてきた変数やそれを用いた方程式は、基本的にヒトの認知能力に依存して作成されたもの
唯一無二と言えるかは？
この宇宙に現在の人類の知識では認知できないような変数が隠れて存在している場合
ありふれた運動方程式すら全く知らない裏の顔を持っている可能性が
そこで今回、コロンビア大学の研究者たちは、AI（ニューラルネット）に対して、事前の知識なしにさまざまな物体の運動を使って物理法則を学習させ
その物理法則を説明する最小限の変数の数を調べることに
で
AIに二重振り子運動など既知の物理運動を観察させた
二重振り子では、2本の腕が連結され、上の腕と下の腕には連結部がもうけられてる
既存の知識では、二重振り子運動は上腕と下腕の角度や角速度など4個の変数を持つことが知られてる
しかしAIに運動法則を学習させたところ4.7個と微妙に異なる結果が
・・・小数点以下の部分って？
現実での二重振り子の動きとAIが認識する変数によってシミュレートされた二重振り子の動きが怖いまでに一致
/ Credit:Columbia University . Columbia Engineering Roboticists Discover Alternative Physics
つまり変数の数は異なっても、AIがその疑似神経系（脳）の中に確立した物理法則は
現実に適応できる法則だった
ではAIが認識した変数がどんなものなのか？
研究者たちAIが認識した変数の視覚化を試みた
人類が知る二重振り子運動の変数は上腕と下腕の角度や角速度など4個の明確に定義されたもの
しかしAIの認識した変数を視覚化したところ
変数の2つは腕の角度に大まかに対応しているようにみえましたが
残りの2つは？
そこで研究者たちは、この謎の2変数の正体を調べるため、運動エネルギー・位置エネルギー・角速度・線形速度など人類が知り得る限りのさまざまな物理量を当てはめ、相関関係があるかを調べた
しかし、完全に一致するものは何なかった
研究ではさまざまな運動パターンが試された / Credit:Columbia University . Columbia Engineering Roboticists Discover Alternative Physics
同様の結果は単純な円運動、渦巻運動、単純な振り子運動、スイングする棒の運動、伸び縮みする腕で作られた二重振り子運動など
人類にとって既に解明済みと考えられていた他の運動法則にも当てはまった
例えば円運動の場合、人類は半径と角速度の2個の変数で理解するがAIはそれよりも若干多い / Credit:Canva .
この結果は、AIが人類が運動法則を理解するにあたって使っている物理量以外の何かを変数として利用
さまざまな独自の物理法則を成り立たせている可能性が
研究者たちは、現状ではAIだけが認識できる変数から構築される物理学を代替物理学（Alternative Physics）と呼んでる
で
興味深い結果は、人類がまだ知らない運動法則を学習させることで明らかに
未知の運動でもAIは変数を認識できた
空気で踊る人形型チューブ、ゴムボールを浮かべたラバーライト、炎 / Credit:Columbia University . Columbia Engineering Roboticists Discover Alternative Physics
未知の運動にAIはどんな法則をみいだしたのか？
研究者たちは空気圧で踊る人形、ラバーライト、炎の揺らめき、など、人類がまだ知らない（気にも留めなかった）運動法則をAIに学習させ、変数を求めさせた
結果、AIは空気圧で踊る人形には約8個、ラバーライトにも約8個、炎の揺らめきには約24個の変数を使った法則を見出してた
またAIが構築した法則を用いてそれぞれの運動をシミュレートしたところかなり正確な予測が得られた
AIが認識する変数をもとにシミュレートされた炎は現実と同じような挙動をみせる / Credit:Columbia University . Columbia Engineering Roboticists Discover Alternative Physics
この結果は、AIが認識した変数がいい加減なものではなく
現実の物理現象を高い精度で再現できる意味のある数値である可能性が
また既知の運動においてAIが予測した変数は
人類の知る変数の個数と近似していることから
空気圧で踊る人形、ラバーライト、炎の揺らめき
の運動法則の変数も、人類が認識できる変数の数に近いと推測される
ではAIの認識した変数が本当に意味のあるものならば
人類にとってどんな恩恵があるの？
研究者たち
「AIの認識した変数を理解することができれば、既存の方程式をより効率的なものに塗り替えられる」
現在の人類が使用している方程式の多くは効率的とは言えない変数を用いている可能性があり
いくつかの物理現象の理解に苦労する原因になっている？
今回の研究によって、私たち人類が唯一無二と信じていたいくつかの物理法則が
複数の表現方法の1つでしかない可能性が示された
研究者たちは、もし知的なエイリアンがいたら
私たちとは異なる概念に基づく変数を用いて
異なる物理法則の表現をしている可能性があると・・・
また今回の研究に用いられた手法は
単純な物体の運動だけでなく他のあらゆる種類のデータソースにも適用できる、と
そのため新たなAIは、未知の物理現象の解明にも役立つ可能性が
これまで開発された物理現象を自力で発見するAIの多くは
変数そのものが事前に設定されているときのみ、観測結果から物理法則を抽出できるタイプ
変数そのものが不明な未知の物理現象に対しては十分に働かない可能性がある
しかし観察結果から変数そのものを自力で検出できるAIがあれば
人間の科学者の理解を助ける有用なツールとなる
研究者たちは今後、AIによって認識された変数と既知の物理量で表現するための
別のAIを開発していくと
・・・ただ
AIが正しい？合理的な？方程式、変数を導き出したかは？
ディープラーニングと同じ結果オーライの解釈？でしかない
はたして・・・
まあ、ヒトが作った方程式も結果オーライなところも・・・
余談
ある程度、数学が分かる方なら
１つの事象が
異なる方程式で別々に表現できるのはワかってる
・・・この辺のコトがワかってるかどうかで
物理、数学など理系の事象に限らず
ヒトとヒトとの関係とかココロの問題とか
モノゴトに対する認識の仕方が変わる
ドッカのバカが
文系にはサイン・コサインを教える必要はないと言ったけど
・・・
今日も～
ユーフォルビア キリンドリフォリア トゥビフェラ Euphorbia cylindrifolia ver.Tubifera
６月から咲いてる
今日もまだ
普通、暑いと花が保たないんだけど・・・
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