ШІ може надійно виявляти молекули на екзопланетах і, можливо, одного дня навіть відкриє нові закони фізики

Розроблено метод, який дозволяє зазирнути в процес прийняття рішень штучним інтелектом (ШІ), який досліджує екзопланети.

Про це пишуть Кай Хоу (Гордон) та Квентін Ченджат з Університетського коледжу Лондона у виданні The Conversation, передають OstanniPodii.com

Чи знаєте ви, з чого складається атмосфера Землі? Напевно ви пам’ятаєте, що це кисень і, можливо, азот. І за допомогою пошуку в Інтернеті ви можете легко знайти більш точну відповідь: 78% азоту, 21% кисню та 1% газу аргону. Однак, коли справа доходить до складу екзоатмосфер — атмосфер планет за межами нашої Сонячної системи — відповідь невідома. Це прикро, оскільки атмосфера може вказувати на природу планет і на те, чи можуть вони містити життя.

Оскільки екзопланети знаходяться так далеко, вивчати їх атмосферу надзвичайно важко. Дослідження показують, що штучний інтелект (ШІ) може бути найкращим шансом для їх вивчення, але лише за умови, що ми зможемо показати, що ці алгоритми мислять надійно, науково, а не обманюють систему. Тепер нова робота, опублікована в The Astrophysical Journal, надала заспокійливе уявлення про їхню таємничу логіку.

Астрономи зазвичай використовують транзитний метод для дослідження екзопланет, за яким вимірюється падіння світла від зірки, коли планета проходить перед нею. Якщо на планеті є атмосфера, вона також може поглинати дуже незначну частину світла. Спостерігаючи за цією подією на різних довжинах хвилі — кольорах світла — відбитки молекул можна побачити в поглиненому зоряному світлі з утворенням впізнаваних патернів, які називаються спектром.

Типовий сигнал, вироблений атмосферою планети розміром з Юпітер, зменшує зоряне світло лише на ~0,01%, якщо зірка схожа на Сонце. Планети розміром із Землю виробляють у 10–100 разів нижчі сигнали. Це трохи нагадує визначення з літака кольору очей кішки.

У майбутньому космічний телескоп Джеймса Вебба та космічна місія "Аріель" – зонди, які будуть досліджувати екзопланети зі своїх орбіт у космосі, допоможуть в цьому, надавши високоякісні спектри для тисяч екзоатмосфер. Але, хоча вченим це подає велику надію, останні дослідження показують, що це може бути непросто. Через складну природу атмосфер аналіз однієї транзитної планети може зайняти дні або навіть тижні.

Звісно, дослідники почали шукати альтернативні інструменти. ШІ відомі своєю здатністю засвоювати й вчитися на великій кількості даних, а також чудовою продуктивністю в різних завданнях після навчання. Тому науковці спробували навчити ШІ передбачати велику кількість різних хімічних речовин в атмосферах.

Сучасні дослідження показали, що штучний інтелект добре підходить для цього завдання. Проте вчені прискіпливі та скептичні, і щоб довести, що це дійсно так, вони хочуть зрозуміти, як мислять ШІ.

Заглянути в чорну скриньку

У науці теорію чи засіб неможливо прийняти, якщо вони не зрозумілі. Зрештою, ви ж не хочете пережити хвилювання від відкриття життя на екзопланеті, просто щоб усвідомити, що це просто "глюк" у ШІ. Погана новина полягає в тому, що ШІ погано пояснюють власні висновки. Навіть експертам зі штучного інтелекту важко визначити, що змушує мережу надавати те, або інше пояснення. Цей недолік часто перешкоджав застосуванню методів ШІ в астрономії та інших наукових галузях.

Розроблено метод, який дозволяє зазирнути в процес прийняття рішень ШІ. Підхід досить інтуїтивно зрозумілий. Припустимо, штучний інтелект повинен підтвердити, чи є на зображенні кішка. Імовірно, він зробить це, помітивши певні характеристики, такі як шерсть або форма морди. Щоб зрозуміти, на які характеристики він посилається та в якому порядку, можна було б розмити частини зображення кішки та побачити, чи визначить він, що це кішка.

Саме це і було зроблено для штучного інтелекту, який досліджує екзопланети, шляхом "збурення" або зміни області спектра. Спостерігаючи за тим, як змінилися передбачення ШІ щодо обсягу молекул екзопланети (скажімо, води в атмосфері) при зміні кожного регіону, вчені почали будувати "картину" мислення ШІ, наприклад, які області спектра він використовував для визначення рівня води в атмосфері.

Що заспокоїло астрономів, вони виявили, що добре навчений ШІ багато в чому покладається на фізичні явища, такі як унікальні спектроскопічні відбитки — так само як і астроном. Зрештою, це не дивно, звідки ще ШІ може цьому навчитися? Насправді коли справа доходить до навчання, ШІ не так відрізняється від нахабного старшокласника — він намагатиметься уникнути важкого шляху (наприклад, розуміння складних математичних понять) і знайти будь-які швидкі шляхи (наприклад, запам’ятовувати математичні формули, не розуміючи чому), щоб отримати правильну відповідь. Якби ШІ робив прогнози на основі запам’ятовування кожного окремого спектру, з яким він зустрічався, це було б дуже небажано. Вчені хочуть, щоб ШІ отримував свою відповідь з даних і добре працював з невідомими даними, а не тільки з навчальними даними, для яких є правильна відповідь.

Цей висновок став першим методом, який дозволив зазирнути у так звані "чорні скриньки ШІ", що дозволило оцінити те, чого навчилися ШІ. За допомогою цих інструментів дослідники тепер можуть не тільки використовувати штучний інтелект для прискорення аналізу екзоатмосфер, але й можуть перевірити, чи їх ШІ використовує добре зрозумілі закони природи.

Одначе, поки рано стверджувати, що ми повністю розуміємо ШІ. Наступний крок – точне визначення того, наскільки важлива кожна концепція та як вона обробляється для прийняття рішень.

Ця перспектива є цікавою для експертів зі штучного інтелекту, але ще більше для науковців. Неймовірна здатність штучного інтелекту в навчанні походить від його здатності вивчати "уявлення" або патерн з даних — методика, подібна до того, як фізики відкривають закони природи, щоб краще зрозуміти наш світ. Тому доступ до розуму ШІ може дати нам можливість вивчати нові, невідкриті закони фізики.

! Читайте ще цікаві новини про космос на сайті, або слідкуйте за ними на Facebook.