Η Κοσμολογία είναι μια από τις επιστήμες που μας έχουν χαρίσει εκπληκτικές εικόνες του Σύμπαντος, λεπτομερείς κοσμικούς χάρτες και εντυπωσιακά στιγμιότυπα από supernova. Ωστόσο, ο κλάδος αυτός κρύβει πολύ περισσότερα από αυτές τις εικόνες: οι επιστήμονες καλούνται να επεξεργαστούν χιλιάδες υπολογισμούς και να τρέξουν προσομοιώσεις που διαρκούν μήνες ή και χρόνια. Γι’ αυτό τον λόγο, πολλοί ερευνητές έχουν στραφεί στην τεχνητή νοημοσύνη (AI), η οποία, σύμφωνα με νέα μελέτη, έχει σημαντικά πλεονεκτήματα αλλά και κρυμμένους κινδύνους, με τα όρια μεταξύ τους να είναι εξαιρετικά λεπτά.
Τι έδειξε η νέα μελέτη για την τεχνητή νοημοσύνη στην κοσμολογία
Σε έρευνα που δημοσιεύθηκε πρόσφατα στο Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, μια ομάδα κοσμολόγων εκπαίδευσε ένα νευρωνικό δίκτυο σε προσομοιώσεις του μοντέλου ΛCDM, του καθιερωμένου κοσμολογικού μοντέλου. Στη συνέχεια εξέτασαν αν αυτή η προ-εκπαίδευση θα βοηθούσε το σύστημα να αντιμετωπίσει άλλα, ανοιχτά προβλήματα της κοσμολογίας και της αστροφυσικής.
Τα πρώτα αποτελέσματα ήταν ενθαρρυντικά. Όσο περνούσε όμως ο χρόνος, το μοντέλο ανέπτυξε προκαταλήψεις που τελικά επηρέασαν αρνητικά την ακρίβεια των αποτελεσμάτων του.
Όπως δήλωσε ο Adrian E. Bayer, συν-συγγραφέας της μελέτης και κοσμολόγος στο Πανεπιστήμιο του Πρίνστον και στο Ινστιτούτο Flatiron, η έρευνα αποτελεί «ένα ωραίο παράδειγμα του πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει την επιστήμη να προχωρήσει πιο γρήγορα, όταν χρησιμοποιείται με δομημένο τρόπο». Όπως πρόσθεσε, η μελέτη λειτουργεί και ως υπενθύμιση πως «η επιτάχυνση και η κατανόηση πρέπει να συμβαδίζουν».
Το κόστος της κοσμολογικής έρευνας και ο ρόλος της AI
Η κοσμολογική έρευνα δεν είναι μόνο χρονοβόρα, αλλά και ιδιαίτερα δαπανηρή. Η προετοιμασία τεράστιων συνόλων δεδομένων για επιστημονική ανάλυση απαιτεί τη δημιουργία εικονικών συμπάντων και γαλαξιών, στα οποία τρέχουν προσομοιώσεις που λειτουργούν ως «έλεγχος λογικής». Πρόκειται για διαδικασίες κρίσιμης σημασίας, καθώς επιτρέπουν την επιβεβαίωση και την εξαγωγή έγκυρων συμπερασμάτων από τηλεσκοπικά δεδομένα και άλλες παρατηρήσεις.
Το κόστος αυξάνεται ακόμη περισσότερο όταν μιλάμε για μοντέλα πέρα από το καθιερωμένο, όπως αυτά που περιλαμβάνουν μαζικά νετρίνα ή τροποποιημένη βαρύτητα. Η δοκιμή αυτών των εναλλακτικών σεναρίων, ανεξάρτητα από το αν τελικά επιβεβαιωθούν, είναι απαραίτητη για την πρόοδο της κατανόησής μας για το σύμπαν. Αυτό ακριβώς το πρακτικό κίνητρο οδήγησε τον Bayer να αναζητήσει «μεθόδους που μπορούν να μάθουν αποτελεσματικά, χωρίς να απαιτούν νέες, τεράστιες σουίτες προσομοιώσεων για κάθε σενάριο».
Το φαινόμενο της «αρνητικής μεταφοράς» στην τεχνητή νοημοσύνη
Σύμφωνα με τον Bayer, η τεχνητή νοημοσύνη είχε αρκετά καλή απόδοση στην κατανόηση του καθιερωμένου μοντέλου, βασιζόμενη σε λιγότερες και πιο οικονομικές προσομοιώσεις. Τα προβλήματα ξεκίνησαν όταν το σύστημα χρειάστηκε να μεταβεί σε σενάρια «νέας φυσικής», τα οποία επικαλύπτονται με περιοχές που είχε ήδη μάθει στο πλαίσιο του καθιερωμένου μοντέλου.
Σε αυτές τις περιπτώσεις, η τεχνητή νοημοσύνη εμφάνισε το φαινόμενο της αρνητικής μεταφοράς: έγινε προκατειλημμένη και δεν μπόρεσε να διακρίνει δύο διαφορετικά φυσικά φαινόμενα που παράγουν παρόμοια μοτίβα στα δεδομένα. Έτσι, αντί να εντοπίσει κάτι πραγματικά νέο, στηρίχθηκε σε γνώσεις από την προηγούμενη εκπαίδευσή της — κάτι που μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια σημαντικών ενδείξεων για φυσική πέρα από το καθιερωμένο μοντέλο, και άρα σε χαμένες ευκαιρίες για νέες ανακαλύψεις.
«Το αρνητικό αποτέλεσμα μεταφοράς είναι συναρπαστικό, επειδή δείχνει ότι το μοντέλο δεν αποτυγχάνει τυχαία», εξήγησε ο Bayer. «Η κατανόηση του πότε η μεταφορά μάθησης βοηθάει και πότε ενισχύει αυτές τις στρεβλώσεις είναι κρίσιμη για την αξιόπιστη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε μελλοντικές κοσμολογικές αναλύσεις».
Γιατί η ανθρώπινη επίβλεψη παραμένει απαραίτητη
Τα ευρήματα του Bayer επιβεβαιώνουν κάτι που πολλοί ειδικοί επαναλαμβάνουν εδώ και καιρό: η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιταχύνει σημαντικά την επιστημονική έρευνα, αλλά χρειάζεται στενή παρακολούθηση από εξειδικευμένους επιστήμονες. Είναι απαραίτητο οι ερευνητές να κατανοούν τη λογική πίσω από τους υπολογισμούς της AI, ώστε να εντοπίζουν πού, γιατί και πόσο συχνά κάνει λάθη.
Cosmote: Νέα λειτουργία AI calling στις κλήσεις
Αν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να μπερδευτεί σε σχετικά απλές λογικές συγκρίσεις, είναι εύκολο να φανταστεί κανείς πόσο πιο περίπλοκα μπορεί να γίνουν τα πράγματα σε ένα τόσο απαιτητικό πεδίο όσο η κοσμολογία.
«Η μεταφορά μάθησης μπορεί να δώσει στην τεχνητή νοημοσύνη ένα ισχυρό προβάδισμα, επιτρέποντάς μας να δοκιμάσουμε πολύ περισσότερες ιδέες για το σύμπαν απ’ όσες θα ήταν πρακτικά εφικτές», ανέφερε ο Bayer. «Όμως, όταν ένα μοντέλο μεταφέρει γνώση από ένα περιβάλλον σε άλλο, πρέπει να καταλάβουμε τι ακριβώς μετέφερε, πότε αυτή η γνώση είναι χρήσιμη και πότε μπορεί να μας παραπλανήσει».
Τα επόμενα βήματα της έρευνας
Η ομάδα του Bayer σχεδιάζει να επαναλάβει αντίστοιχα πειράματα σε περιβάλλοντα που προσομοιώνουν πιο ρεαλιστικά τα δεδομένα πραγματικών ερευνών, συμπεριλαμβανομένων αβεβαιοτήτων στον σχηματισμό γαλαξιών, μασκών έρευνας και θορύβου. Παράλληλα, στόχος είναι να εντοπιστούν οι κοσμολογικές έρευνες που θα μπορούσαν να ωφεληθούν περισσότερο από τη μεταφορά μάθησης, ανοίγοντας τον δρόμο για μια πιο αποτελεσματική, αλλά και πιο ασφαλή, χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη μελέτη του σύμπαντος.
Ακολουθήστε το Techmaniacs.gr στο Google News για να διαβάζετε πρώτοι όλα τα τεχνολογικά νέα. Ένας ακόμα τρόπος να μαθαίνετε τα πάντα πρώτοι είναι να προσθέσετε το Techmaniacs.gr στον RSS feeder σας χρησιμοποιώντας τον σύνδεσμο: https://techmaniacs.gr/feed/.
