Китайский ИИ научился «самостоятельно открывать» законы физики. Что это вообще значит?
Китайские исследователи представили систему AI-Newton, которая после простых экспериментальных данных способна сама формулировать фундаментальные физические законы — вроде второго закона Ньютона. Об этом сообщает Nature. Это уже не просто генеративная модель, а ИИ, который имитирует научное мышление: накапливает концепции, строит гипотезы, проверяет их и формирует собственную «базу знаний».
Ключевым механизмом стала символическая регрессия — подход, где нейросеть ищет самое точное математическое уравнение для описания происходящего. Команда из Пекина загружала в систему данные из 46 симуляций: движение шаров, столкновения, колебания, маятники. Причём симулятор специально вносил ошибки, чтобы имитировать реальный шум. AI-Newton сначала вывела формулу скорости, затем — смогла использовать её для новых задач и открыла второй закон Ньютона в рамках модели.
Важно: работу ещё должны проверить независимые эксперты — но сам подход считается серьёзным шагом в сторону ИИ, который способен делать научные открытия без прямого программирования человеком.
🪐 ИИ и траектории планет — где границы возможностей?
Идея «ИИ-учёного» не нова. В 2019 году швейцарские исследователи создали AI Copernicus, который выводил формулы движения планет из наблюдений. Позже учёные из Гарварда и MIT переучивали GPT, Claude и Llama на орбитальных данных — модели могли предсказывать движение планет, но не смогли вывести физические законы, превращая задачу в абстрактные вычисления без человеческой логики.
Как объясняют эксперты, LLM привыкли работать статистически и часто находят «нечеловеческие» обходные трюки вместо того, чтобы сформулировать физику простым, понятным способом.
🔬 Что дальше?
По мнению специалистов, ИИ, умеющий выводить законы, — полезный инструмент. Но до настоящего автономного учёного ещё далеко: модели должны научиться ставить вопросы, выбирать эксперимент, собирать данные, проверять гипотезы — всему тому, что делает наука на практике.
Но AI-Newton показывает, что направление развивается стремительно. И если сегодня ИИ выводит законы для шариков и пружин, то через несколько лет он может искать закономерности там, где человек даже не догадывается смотреть.