Как отличные знания мешают нейросетям открывать тайны Вселенной

Космологи все чаще используют искусственный интеллект для анализа Вселенной. Согласно новому исследованию, опубликованному в научном журнале JCAP, метод «обучения с переносом знаний» способен значительно ускорить поиск неизведанных физических явлений и снизить потребность в дорогостоящем компьютерном моделировании. Однако ученые обнаружили неожиданный побочный эффект: нейросеть может настолько сильно полагаться на уже знакомые паттерны, что рискует не заметить нечто принципиально новое.

Стандартная космологическая модель CDM (смотри выпуски Заметки Астронома на канале QWERTY) отлично объясняет устройство Вселенной, но свежие наблюдения указывают на существование физики за ее пределами — например, на влияние массивных нейтрино или измененной гравитации. Чтобы изучить эти гипотезы, требуются колоссальные вычислительные мощности для создания виртуальных вселенных.

Метод переноса знаний позволяет сначала обучить ИИ на простых и «дешевых» моделях CDM, а уже затем переходить к сложным симуляциям. По словам соавтора работы Адриана Байера из Принстонского университета, это похоже на чтение базового учебника перед изучением сложного научного труда. Первая исследовательница проекта Вина Кришнарадж отметила, что такая стратегия спасает систему от необходимости «переваривать все и сразу». Эффект оказался впечатляющим: в некоторых тестах потребность в дорогих симуляциях сократилась более чем в десять раз.

Однако возникла проблема «отрицательного переноса». Если признаки новой физики похожи на уже известные параметры стандартной модели, ИИ интерпретирует их через призму старых знаний. Так, при анализе массивных нейтрино нейросеть путала их влияние с эффектами уже знакомого ей параметра 8 (сигма 8), отвечающего за плотность скопления материи. Физические процессы оказались настолько схожи, что алгоритм не смог их сразу различить. В будущем авторы планируют протестировать метод на реальных астрономических данных, учитывая эти риски.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: