La forma como los seres humanos entienden los fenómenos físicos se basa en variables fundamentales como energía, masa y velocidad, pero investigadores de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Columbia, en Nueva York (Estados Unidos), se preguntaron si esas variabes fundamentales podrían descubrirse automáticamente.
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Con esa pregunta en mente hicieron un estudio con un programa de Inteligencia Artificial (IA) diseñado para observar fenómenos físicos a través de videos y tratar de buscar el conjunto mínimo de variables fundamentales que describan completamente la dinámica. Para su sorpresa, el programa describió variables que no se conocen.
El artículo científico que escribieron con su hallazgo fue publicado en la revista Nature Computational Science bajo el título ‘Discovering State Variables Hidden in Experimental Data‘ (en español, Descubrimiento de variables de estado ocultas en datos experimentales).
“Sin ningún conocimiento previo de la física subyacente, nuestro algoritmo descubre la dimensión intrínseca de la dinámica observada e identifica conjuntos candidatos de variables de estado”, se lee en el artículo científico escrito por Boyuan Chen, Kuang Huang, Sunand Raghupathi, Ishaan Chandratreya, Qiang Du, y Hod Lipson.
De acuerdo con una nota de prensa publicada por la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Columbia sobre este tema, los investigadores comenzaron alimentando al programa de IA con videos sin procesar de fenómenos para los cuales ya conocían la respuesta. Por ejemplo, un video de un péndulo doble oscilante, que se sabe que tiene exactamente cuatro variables de estado: el ángulo y la velocidad angular de cada uno de los dos brazos. Sin embargo, la IA, tras unas horas de análisis, respondió que había 4,7 variables de estado.
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“Pensamos que esta respuesta estaba lo suficientemente cerca”, señaló en la nota de prensa Hod Lipson, director del Laboratorio de Máquinas Creativas en el Departamento de Ingeniería Mecánica, donde se realizó principalmente el trabajo. “Especialmente porque la IA solo tenía acceso a imágenes de video sin procesar, sin ningún conocimiento de física o geometría. Pero queríamos saber cuáles eran realmente las variables, no solo su número”, añadió Lipson.
Es por esto que los investigadores procedieron a visualizar las variables reales que identificó el programa, lo cual no fue un trabajo sencillo puesto que la IA no puede describirlas de una manera intuitiva que sea comprensible para los humanos.
Luego de unas pruebas descubrieron que, al parecer, dos de las variables que el programa escogió correspondían vagamente a los ángulos de los brazos, pero las otras dos son un misterio.
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“Intentamos correlacionar las otras variables con cualquier cosa que se nos ocurriera: velocidades angulares y lineales, energía cinética y potencial, y varias combinaciones de cantidades conocidas”, explicó Boyuan Chen, “pero nada parecía encajar perfectamente”, agregó.
Aunque los investigadores confiaban en que la IA había encontrado un conjunto válido de cuatro variables, ya que estaba haciendo buenas predicciones, “aún no entendemos el lenguaje matemático que está hablando”, expuso Chen.
Las pruebas continuaron y los investigadores presentaron al programa videos de sistemas para los que no sabían la respuesta explícita de variables de estado. Por ejemplo, videos de un bailarín ondulando frente a un lote local de autos usados, para el que la IA devolvió 8 variables; otro video de una lámpara de lava también produjo 8 variables; y un video de llamas en una chimenea navideña tuvo como resultado 24 variables.
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Una pregunta que tuvieron los investigadores era si el conjunto de variables era único para cada sistema o si se producía un conjunto diferente cada vez que se reiniciaba el programa, y encontraron que la cantidad de variables era la misma cada vez que se reiniciaba la IA, pero las variables específicas eran diferentes cada vez.
“Siempre me pregunté, si alguna vez nos encontráramos con una raza alienígena inteligente, ¿habrían descubierto las mismas leyes físicas que nosotros, o podrían describir el universo de una manera diferente?”, señaló Lipson en la nota de prensa, y agregó: “Quizás algunos fenómenos parezcan enigmáticamente complejos porque estamos tratando de entenderlos utilizando el conjunto de variables equivocado”.
Después de todo esto, los investigadores de la Universidad de Columbia creen que este tipo de IA puede ayudar a los científicos a descubrir fenómenos complejos para los cuales la comprensión teórica aún no está a la altura de la avalancha de datos, en áreas del conocimiento que van desde la biología hasta la cosmología.
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