Может ли физически обоснованный ИИ стать правильным подходом? Переосмысление основ интеллекта
За последнее десятилетие глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта, обеспечив значительные достижения в распознавании изображений, моделировании языка и играх. Однако с течением времени стали очевидны его ограничения: неэффективность использования данных, уязвимость к изменениям в распределении, высокое потребление энергии и ограниченное понимание физических законов. Когда ИИ все глубже проникает в критически важные сектора — от прогнозирования климата до медицины — эти ограничения становятся неприемлемыми.
Аргументы в пользу физически обоснованного ИИ
Почему физика важна именно сейчас?
Современные методы ИИ, особенно большие языковые модели и модели зрения, в основном извлекают корреляции из обширных, часто неструктурированных наборов данных. Этот подход, ориентированный на данные, часто оказывается неэффективным в условиях нехватки данных, в критически важных для безопасности средах или при строгом соблюдении физических законов. В отличие от этого, физически обоснованный ИИ использует:
- Индуктивные предвзятости через физические ограничения: Встраивая симметрии, законы сохранения и инварианты, пространство гипотез сужается, направляя обучение к жизнеспособным решениям.
- Эффективность выборки: Модели, использующие физические приоритеты, могут достигать лучших результатов с меньшим объемом данных, что является жизненно важным активом в таких областях, как здравоохранение и вычислительная наука.
- Надежность и обобщение: В отличие от традиционных черных ящиков, модели, основанные на физике, демонстрируют большую надежность и меньше неожиданных сбоев при экстраполяции за пределами распределения.
- Интерпретируемость и доверие: Прогнозы, соответствующие установленным законам, таким как закон сохранения энергии, дают более надежные и интерпретируемые результаты.
Ландшафт физически обоснованного ИИ
Физически обоснованные нейронные сети: рабочая лошадка
Физически обоснованные нейронные сети (PINNs) интегрируют физические знания, штрафуя отклонения от управляющих уравнений (часто уравнений в частных производных) в функции потерь. Последние достижения включают:
- В климатологии и геонауках PINNs достигли надежных прогнозов для свободных поверхностей с сложной топографией.
- В материаловедении и динамике жидкостей они эффективно моделируют распределение напряжений, турбулентность и нелинейное распространение волн.
- В биомедицинском моделировании PINNs смоделировали динамику сердца и прогрессирование опухолей при ограниченных наблюдениях.
Последние достижения (2024–2025):
- Унифицированный анализ ошибок предлагает детализированный разбор ошибок PINN, подчеркивая более эффективные методологии обучения.
- Физически обоснованный PointNet позволяет применять PINN на неправильных геометриях без повторного обучения для каждой формы.
- Следующее поколение PINNs включает многомодальные архитектуры, комбинируя элементы, основанные на данных и физике, для решения проблем частичного наблюдения и гетерогенности.
Нейронные операторы: изучение физики в бесконечных доменах
Традиционные модели машинного обучения сталкиваются с трудностями при изменениях в физических уравнениях и граничных условиях. Нейронные операторы, особенно фурье-нейронные операторы (FNO), изучают отображения в функциональных пространствах:
- В прогнозировании погоды FNO превзошли CNN в точности моделирования нелинейной динамики океана и атмосферы.
- Решение ограничений, таких как смещение низкой частоты, с помощью ансамблевых и многомасштабных операторов улучшило точность предсказания высоких частот.
- Многосеточные и многомасштабные нейронные операторы теперь лидируют в области глобального прогнозирования погоды.
Дифференцируемая симуляция: основа слияния данных и физики
Дифференцируемые симуляторы облегчают оптимизацию физических прогнозов от начала до конца:
- В тактильной и контактной физике они поддерживают обучение в сценариях, связанных с манипуляцией, а также с физикой мягких и жестких тел.
- В нейробиологии они позволяют проводить оптимизацию нейронных цепей на большом масштабе с использованием градиентного подхода.
- Новые физические движки, такие как Genesis, обеспечивают беспрецедентную скорость и масштаб для симуляции в обучении и робототехнике.
Текущие вызовы и исследовательские горизонты
- Масштабируемость: Эффективное обучение моделей с физическими ограничениями на большом масштабе остается актуальной задачей, с достижениями в безсеточных операторах и скорости симуляции.
- Частичное наблюдение и шум: Управление шумными, неполными данными является значительной исследовательской задачей, с гибридными и многомодальными моделями, решающими эти проблемы.
- Интеграция с базовыми моделями: Исследования сосредоточены на слиянии общих моделей ИИ с явными физическими принципами.
- Проверка и валидация: Обеспечение того, чтобы модели последовательно соблюдали физические законы во всех контекстах, остается сложной задачей.
- Автоматизированное открытие законов: Методы, вдохновленные PINN, делают все более осуществимым открытие управляющих научных законов на основе данных.
Будущее: к парадигме ИИ, основанной на физике
Переход к физически обоснованным и гибридным моделям не только полезен, но и необходим для создания ИИ, способного к экстраполяции, рассуждению и потенциально открытию новых научных законов. Ключевые направления будущего включают:
- Нейронно-символическая интеграция, объединяющая интерпретируемые физические знания с глубокими обучающими сетями.
- ИИ, осведомленный о механизмах в реальном времени, для надежного принятия решений в робототехнике и цифровых двойниках.
- Автоматизированное научное открытие с использованием передовых методов машинного обучения для причинно-следственного вывода и открытия законов.
Эти достижения потребуют надежного сотрудничества между экспертами в области машинного обучения, физики и специализированных областей. Быстрый прогресс в этой области готов объединить данные, вычисления и предметные знания, открывая новую эпоху возможностей ИИ, которая принесет пользу как науке, так и обществу.
