Искусственный интеллект: когда физика станет ключом к подлинному прогрессу

Автор: Денис Аветисян

Для создания “Большого ИИ” необходима интеграция принципов физики, преодолевающая ограничения, связанные с ложными корреляциями и неопределенностью.

Несмотря на значительный ажиотаж вокруг искусственного интеллекта ^[1], его реальное влияние на научные открытия остается скромным. В работе «AI Needs Physics More Than Physics Needs AI» авторы утверждают, что текущие архитектуры ИИ, перенасыщенные параметрами и склонные к систематическим ошибкам, нуждаются в фундаментальных физических принципах для достижения подлинного прогресса. Предлагаемый подход, названный «Big AI», призван объединить теоретическую строгость с гибкостью машинного обучения ^[2], обеспечив более надежные и интерпретируемые системы. Сможет ли интеграция физических законов открыть новую эру в развитии искусственного интеллекта, способного к истинному научному познанию?

Пределы Современного ИИ: За Гранью Статистической Связи

Современные системы искусственного интеллекта, демонстрирующие впечатляющие способности к распознаванию закономерностей, зачастую испытывают трудности с истинным пониманием и обобщением, особенно при работе с многомерными данными. Эта проблема усугубляется тем, что ИИ полагается на статистические корреляции, что может приводить к ложным взаимосвязям и ненадежным прогнозам, особенно в сложных системах. Кроме того, дискретная природа цифровых вычислений вносит вклад в возникновение так называемых «цифровых патологий», искажающих представление о реальных явлениях и значительно снижающих вычислительную эффективность, поскольку для обеспечения более высокой точности расчетов требуется использование программных эмуляторов.

Возвращая Строгость: Перспективы Физически Обоснованного Искусственного Интеллекта

Современные исследования направлены на интеграцию фундаментальных физических принципов и ограничений непосредственно в архитектуру искусственного интеллекта, в частности, посредством разработки сетей, известных как Physics-Informed Neural Networks (PINN). Такой подход позволяет отойти от исключительно дата-ориентированных методов обучения, используя проверенные временем теоретические модели для направления процесса обучения и снижения потребности ^[3] в огромных объемах данных. Параллельно развивается изучение альтернативных вычислительных парадигм, таких как аналоговое вычисление и квантовый искусственный интеллект, которые по своей сути воплощают физические законы. Эти подходы потенциально способны обеспечить принципиально новый уровень эффективности и производительности, что особенно актуально в контексте современных больших языковых моделей, количество параметров которых исчисляется триллионами, и где традиционные вычислительные методы достигают своих пределов. Использование физически обоснованных подходов не только повышает надежность и интерпретируемость ИИ-систем, но и открывает возможности для создания более устойчивых и энергоэффективных решений, способных к обобщению и адаптации в условиях ограниченных данных и изменяющейся среды.

Неизвестность под контролем: Как искусственный интеллект учится оценивать риски

Точная оценка неопределённости играет ключевую роль в обеспечении надёжности решений, принимаемых системами искусственного интеллекта, особенно в критически важных областях. Современные методы, такие как Байесовские нейронные сети и Монте-Карло выбытие, позволяют моделям выражать степень уверенности в своих предсказаниях, тем самым сигнализируя о потенциально ненадежных результатах. Особый интерес ^[4] представляют вычислительные подходы, вдохновлённые статистической механикой, в частности, в области квантового искусственного интеллекта, поскольку они предлагают надёжные инструменты для работы с вероятностными системами и сложными взаимодействиями, позволяя более эффективно учитывать факторы риска и повышать общую устойчивость принимаемых решений. Анализ неопределенности, таким образом, становится неотъемлемой частью разработки интеллектуальных систем, способных действовать в условиях неполной информации и принимать взвешенные решения, учитывая P(y|x) – вероятность выхода y при входе x.

За пределами глубокого обучения: Архитектуры для сложного мышления

Современные большие языковые модели, демонстрируя впечатляющие результаты в обработке естественного языка, зачастую оказываются неспособны к структурированному рассуждению, необходимому для решения комплексных задач. В связи с этим, разрабатываются новые архитектуры, вдохновленные принципами нелинейных динамических систем, стремящиеся преодолеть эти ограничения путем улавливания сложных взаимосвязей и зависимостей. Особый интерес представляют квантовые машины, основанные на принципах вычисления с помощью квантовых цепей – QCM, предлагающие перспективный подход к распознаванию образов и машинному обучению за счет использования принципов квантовой механики для повышения эффективности и масштабируемости.

Искусственный интеллект: от хайпа к надежности и пониманию

Схождение на передний план таких направлений, как искусственный интеллект, основанный на физических принципах, надежная оценка неопределенностей и продвинутые архитектуры рассуждений, предвещает эпоху, в которой системы искусственного интеллекта будут не только мощными, но и заслуживающими доверия и понятными. Этот парадигматический сдвиг открывает новые горизонты применения в критически важных областях, таких как разработка лекарственных препаратов, где искусственный интеллект уже позволил сократить сроки процесса на несколько месяцев, а в некоторых случаях и на год, хотя и не оправдал самых смелых первоначальных прогнозов. Основываясь на фундаментальных принципах, можно преодолеть чрезмерный ажиотаж и реализовать истинный потенциал интеллектуальных машин, обеспечивая их надежность и прозрачность в принятии решений.

Наблюдатель, знакомый с инфраструктурой, отмечает, что за любым прорывом в области искусственного интеллекта, будь то распознавание образов или генеративные модели, неизбежно скрывается необходимость в надежности и интерпретируемости. Статья справедливо указывает на необходимость интеграции фундаментальных физических принципов – концепция, известная как ‘Big AI’ – для преодоления проблем, связанных с ложными корреляциями и неопределенностью. Как заметил Тим Бернерс-Ли: «Интернет – это для всех, а не только для избранных». Эта фраза, на первый взгляд не связанная с физикой, отражает суть проблемы: чтобы искусственный интеллект действительно принес пользу, он должен быть понятен и доступен, а не оставаться черным ящиком, выдающим результаты без объяснений. В противном случае, вся эта мощь машинного обучения окажется просто очередной красивой, но бесполезной игрушкой.

Что дальше?

Статья справедливо указывает на необходимость привнесения фундаментальных физических принципов в современные алгоритмы искусственного интеллекта. Однако, за красивыми словами о «Большом ИИ» скрывается неизбежная реальность: любая абстракция рано или поздно встретится с суровой практикой. Оценка неопределенности и борьба со ложными корреляциями – это, конечно, благородно, но в конечном итоге, всё, что можно задеплоить, однажды упадёт. Вопрос лишь в том, как элегантно это произойдет.

Перспективным направлением выглядит аналоговое вычисление, но и здесь не стоит ждать чудес. Вместо революции, скорее всего, нас ждёт эволюция ^[5], медленное, но верное улучшение существующих методов. Генеративные модели, безусловно, впечатляют, но их склонность к «галлюцинациям» напоминает о том, что даже самая сложная модель – это лишь приближение к реальности.

В конечном итоге, «Большой ИИ» – это не столько о создании сверхразума, сколько о создании более надежных и интерпретируемых систем. И хотя теоретические изыскания важны, стоит помнить, что продакшен всегда найдёт способ сломать даже самую элегантную теорию. Но зато красиво умирает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16344.pdf ^[6]

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan ^[7]