人與機器:人工智能能做科學(xué)嗎?

在過去的幾十年里，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了社會的許多部門，機器學(xué)習(xí)駕駛汽車，識別腫瘤和下棋-往往超過了他們的人類同行。

現(xiàn)在，一個總部設(shè)在沖繩科學(xué)技術(shù)研究所研究生大學(xué)（OIST）、慕尼黑大學(xué)和波爾多大學(xué)CNRS的科學(xué)家團隊已經(jīng)證明，機器也可以在自己的游戲中擊敗理論物理學(xué)家，解決復(fù)雜問題的速度和科學(xué)家一樣準確，但速度要快得多。

在這項研究中，最近發(fā)表在“物理評論B”上，一臺機器學(xué)會了在焦綠石模型中識別不尋常的磁相-一種具有四面體晶格結(jié)構(gòu)的天然礦物。值得注意的是，當使用這臺機器時，解決這個問題只需要幾個星期，而以前的OIST科學(xué)家需要六年的時間。

“這感覺是一個非常重要的步驟，”Nic Shannon教授說?！艾F(xiàn)在，計算機能夠以一種非常有意義的方式進行科學(xué)研究，并解決長期困擾科學(xué)家的問題?！?/p>

挫折之源

在所有的磁鐵中，每個原子都與一個微小的磁矩聯(lián)系在一起，也被稱為“自旋”。在傳統(tǒng)的磁鐵中，就像那些粘在冰箱上的磁鐵一樣，所有的旋轉(zhuǎn)都是有序的，使它們指向相同的方向，從而產(chǎn)生一個強磁場。這種順序就像原子在固體物質(zhì)中排序的方式。

但正如物質(zhì)可以存在于不同的階段-固體、液體和氣體-磁性物質(zhì)也是如此。TQM單元對稱為“自旋液體”的更不尋常的磁相感興趣，這可以用于量子計算。在自旋液體中，自旋之間存在競爭或“受挫”的相互作用，因此自旋不是有序的，而是不斷地向著方向波動-類似于物質(zhì)的液相中所看到的無序。

以前，TQM單元開始確定哪些不同類型的自旋液體可能存在于受挫的焦綠石磁鐵中。他們構(gòu)建了一個相圖，它顯示了隨著溫度的變化，當自旋以不同的方式相互作用時，如何發(fā)生不同的相位，他們的發(fā)現(xiàn)發(fā)表在2017年的物理評論X上。

但是，將相圖拼湊在一起，并確定每個階段中自旋之間相互作用的規(guī)則是一個艱巨的過程。

香農(nóng)教授開玩笑說：“這些磁鐵確實令人沮喪?！凹词故亲詈唵蔚慕咕G石晶格模型也需要我們團隊多年的時間才能解決。”

進入機器

隨著機器學(xué)習(xí)的不斷進步，TQM單元對機器是否能解決如此復(fù)雜的問題感到好奇。

香農(nóng)教授說：“老實說，我相當肯定這臺機器會出現(xiàn)故障?！斑@是我第一次對一個結(jié)果感到震驚——我很驚訝，我很高興，但從來沒有感到震驚?！?/p>

OIST的科學(xué)家們與慕尼黑大學(xué)的機器學(xué)習(xí)專家合作，由Lode Pollet教授領(lǐng)導(dǎo)，他開發(fā)了一種“張量核”——一種在計算機中表示自旋構(gòu)型的方法?？茖W(xué)家們使用張量核來裝備一個“支持向量機”，它能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)分為不同的組。

這種類型的機器的優(yōu)點是，與其他支持向量機不同，它不需要任何事先訓(xùn)練，也不是黑匣子-結(jié)果可以解釋。這些數(shù)據(jù)不僅被分類成組；你還可以詢問機器是如何做出最終決定的，并了解每個組的不同性質(zhì)，”波爾多大學(xué)CNRS研究員盧多維奇·賈伯特博士說。

慕尼黑的科學(xué)家們給這臺機器提供了25萬個旋轉(zhuǎn)構(gòu)型，這些構(gòu)型是由OIST超級計算機模擬的焦綠石模型產(chǎn)生的。在沒有任何關(guān)于哪些階段的信息的情況下，機器成功地復(fù)制了一個相同版本的相圖。

重要的是，當科學(xué)家們破譯機器為對不同類型的自旋液體進行分類而構(gòu)建的“決定功能”時，他們發(fā)現(xiàn)計算機還獨立地計算出了每個階段的精確數(shù)學(xué)方程式，整個過程需要幾個星期的時間。

波爾萊特教授說：“大部分時間都是人類的時間，因此進一步加快速度仍然是可能的。“根據(jù)我們現(xiàn)在所知，這臺機器可以在一天內(nèi)解決問題?！?/p>

Shannon教授補充說：“我們對這臺機器的成功感到興奮，這可能對理論物理產(chǎn)生巨大的影響?！跋乱徊綄⑹墙o機器一個更困難的問題，人類還沒有設(shè)法解決這個問題，看看機器是否能做得更好。”