Может быть, физически обоснованный ИИ — это правильный подход: пересмотр основ интеллекта
За последнее десятилетие глубокое обучение перевернуло мир искусственного интеллекта, приведя к значительным успехам в распознавании изображений, моделировании языка и играх. Однако возникли постоянные ограничения: неэффективность данных, уязвимость к изменениям распределения, высокое потребление энергии и ограниченное понимание физических законов. По мере того как ИИ все глубже проникает в критически важные сектора — от прогнозирования климата до медицины — эти ограничения становятся неприемлемыми.
Почему физически обоснованный ИИ?
Текущие методы ИИ, особенно большие языковые модели (LLMs) и модели визуализации, в первую очередь извлекают корреляции из обширных, часто неструктурированных наборов данных. Такой подход, ориентированный на данные, часто показывает низкую эффективность в условиях нехватки данных, в критически важных областях или при строгом физическом контроле. В отличие от этого, физически обоснованный ИИ использует:
- Индуктивные предвзятости через физические ограничения: Встраивая симметрии, законы сохранения и инварианты, мы уменьшаем пространство гипотез, направляя обучение к жизнеспособным решениям.
- Эффективность выборки: Модели, использующие физические приоритеты, могут достигать лучших результатов с меньшим объемом данных, что является важным активом в таких областях, как здравоохранение и вычислительная наука.
- Надежность и обобщаемость: В отличие от традиционных черных ящиков, модели, ориентированные на физику, показывают большую надежность и меньше неожиданных сбоев при экстраполяции за пределами обучающих данных.
- Интерпретируемость и доверие: Прогнозы, которые соответствуют установленным законам, таким как закон сохранения энергии, обеспечивают 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 (чаще всего уравнений в частных производных) в функции потерь. Недавние разработки включают:
- В климатологии и геонауках PINNs достигли надежных прогнозов для потоков с свободной поверхностью в сложном рельефе.
- В материаловедении и гидродинамике они эффективно моделируют распределение напряжений, турбулентность и нелинейное распространение волн.
- В биомедицинском моделировании PINNs смоделировали сердечную динамику и прогрессирование опухолей при ограниченных наблюдениях.
Последние достижения (2024–2025):
- Унифицированный анализ ошибок предлагает подробный разбор ошибок PINN, подчеркивая более эффективные методики обучения.
- Физически обоснованный PointNet позволяет применять PINN на нерегулярных геометриях без перенастройки для каждой формы.
- Следующее поколение PINN включает многомодальные архитектуры, комбинируя данные и физические элементы для решения задач частичной наблюдаемости и гетерогенности.
Нейронные операторы: изучение физики в бесконечных доменах
Традиционные модели машинного обучения с трудом справляются с изменениями в физических уравнениях и граничных условиях. Нейронные операторы, особенно фурье-нейронные операторы (FNO), изучают отображения в пространстве функций:
- В прогнозировании погоды FNO превзошли CNN в точности моделирования нелинейной динамики океана и атмосферы.
- Преодоление ограничений, таких как смещение низкой частоты, с помощью ансамблевых и многоуровневых подходов повысило точность прогнозирования высоких частот.
- Многоуровневые и многомасштабные нейронные операторы сейчас 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 в физике мягких и жестких тел.
- В нейробиологии они позволяют проводить оптимизацию нейронных цепей на большом масштабе на основе градиентов.
- Новые физические движки, такие как Genesis, обеспечивают беспрецедентную скорость и масштаб для симуляции в обучении и робототехнике.
Актуальные проблемы и научные горизонты
- Масштабируемость: Эффективное обучение моделей, ограниченных физикой, на больших масштабах представляет собой актуальную задачу, и в этом направлении ведутся исследования по безмодульным операторам и скорости симуляции.
- Частичная наблюдаемость и шум: Управление шумными, неполными данными является значительной задачей исследований, и гибридные и многомодальные модели решают 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 соответствовали физическим законам 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 с физическим приоритетом
Переход к физически обоснованным и гибридным моделям не только полезен, но и необходим для создания ИИ, способного к экстраполяции, рассуждениям и потенциальному открытию новых научных законов. Ключевые направления будущего включают:
- Нейронно-символическая интеграция, объединяющая интерпретируемые физические знания с глубокими учебными сетями.
- AI с осознанием механизмов в реальном времени для надежного принятия решений в робототехнике и цифровых двойниках.
- Автоматизированное научное открытие с использованием современных методов машинного обучения для причинно-следственного анализа и открытия законов.
Эти достижения потребуют надежного сотрудничества между экспертами в области машинного обучения, физики и специфических областей. Быстрый прогресс в этой области, вероятно, объединит данные, вычисления и предметные знания, предвосхищая новое поколение возможностей ИИ, которые будут полезны как для науки, так и для общества.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
1. Что такое физически обоснованный ИИ?
Физически обоснованный ИИ — это подход, который использует физические законы и ограничения для улучшения моделей машинного обучения, позволяя им быть более эффективными и надежными.
2. В чем преимущества использования физически обоснованного ИИ?
Преимущества включают лучшую интерпретируемость, эффективность выборки, надежность и возможность обобщения на новые данные.
3. Как физически обоснованные нейронные сети работают на практике?
Они используют физические законы в своих функциях потерь, что позволяет им минимизировать отклонения от ожидаемых результатов, улучшая точность прогнозов.
4. Где физически обоснованный ИИ может быть применен?
Этот подход может быть применен в таких областях, как климатология, биомедицинские исследования, материаловедение и робототехника.
5. Какие текущие вызовы стоят перед физически обоснованным ИИ?
К текущим вызовам относятся масштабируемость, управление шумом в данных и интеграция с другими моделями ИИ.
6. Каковы перспективы развития физически обоснованного ИИ?
Перспективы включают автоматизированное открытие научных законов, интеграцию нейронно-символических моделей и создание более надежных систем принятия решений.
