Pegue qualquer livro de física e você encontrará fórmula após fórmula descrevendo como as coisas oscilam, voam, desviam e param. As fórmulas descrevem ações que podemos observar, mas por trás de cada uma pode haver conjuntos de fatores que não são imediatamente óbvios.
Agora, um novo programa de Inteligência Artificial (IA) desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Columbia aparentemente descobriu sua própria física alternativa.
Depois de ver vídeos de fenômenos físicos na Terra, a IA não redescobriu as variáveis atuais que usamos; em vez disso, ela realmente apresentou novas variáveis para explicar o que viu.
Para ser claro, isso não significa que nossa física atual seja falha ou que exista um modelo de ajuste melhor para explicar o mundo ao nosso redor. (As leis de Einstein se mostraram incrivelmente robustas.) Mas essas leis só poderiam existir porque foram construídas com base em uma ‘linguagem’ preexistente de teoria e princípios estabelecidos por séculos de tradição.
Dada uma linha do tempo alternativa em que outras mentes abordaram os mesmos problemas com uma perspectiva ligeiramente diferente, ainda enquadraríamos a mecânica que explica nosso Universo da mesma maneira?
Mesmo com a nova tecnologia de imagens de buracos negros e detecção de mundos estranhos e distantes, essas leis se mantiveram repetidas vezes (nota lateral: a mecânica quântica é outra história, mas vamos nos ater ao mundo visível aqui).
Esta nova IA só olhou para vídeos de um punhado de fenômenos físicos, então não está em posição de criar uma nova física para explicar o Universo ou tentar superar Einstein. Este não era o objetivo aqui.
O roboticista Hod Lipson, do Creative Machines Lab da Columbia, disse:
“Eu sempre me perguntei, se alguma vez encontrássemos uma raça alienígena inteligente, eles teriam descoberto as mesmas leis da física que nós, ou eles poderiam descrever o Universo de uma maneira diferente?
Nos experimentos, o número de variáveis era o mesmo toda vez que a IA era reiniciada, mas as variáveis específicas eram diferentes a cada vez.”
Além disso, a equipe queria saber se a IA poderia realmente encontrar novas variáveis – e, portanto, nos ajudar a explicar novos fenômenos complexos emergentes em nosso atual dilúvio de dados que atualmente não temos o entendimento teórico para acompanhar.
Por exemplo, os novos dados emergentes de experimentos gigantes, como o Grande Colisor de Hádrons, que sugerem uma nova física.
O matemático Qiang Du, da Universidade de Columbia, disse:
“Que outras leis estamos perdendo simplesmente porque não temos as variáveis?”
Então, como uma IA encontra uma nova física? Para começar, a equipe alimentou o sistema com imagens de vídeo brutas de fenômenos que eles já entendiam e fez uma pergunta simples ao programa: Quais são as variáveis fundamentais mínimas necessárias para descrever o que está acontecendo?
O primeiro vídeo mostrou um pêndulo duplo oscilante que é conhecido por ter quatro variáveis de estado em jogo: o ângulo e a velocidade angular de cada um dos dois pêndulos.
A IA refletiu sobre a filmagem e a pergunta por algumas horas e depois cuspiu uma resposta:
“Esse fenômeno exigiria 4,7 variáveis para explicá-lo.”
Isso é próximo o suficiente dos quatro que conhecemos… mas ainda não explicou o que a IA achava que eram as variáveis.
O pesquisador de software, Boyuan Chen, agora professor assistente da Duke University, que liderou o trabalho, disse:
“Tentamos correlacionar as outras variáveis com tudo e qualquer coisa que pudéssemos pensar: velocidades angulares e lineares, energia cinética e potencial e várias combinações de quantidades conhecidas.
Mas nada parecia combinar perfeitamente… ainda não entendemos a linguagem matemática que ela está falando.”
A equipe então passou a mostrar outros vídeos à IA. O primeiro apresentava um braço ondulado “dançarino do ar” soprando no vento (a IA disse que isso tinha oito variáveis). A filmagem da lâmpada de lava também produziu oito variáveis. Um videoclipe de chamas voltou com 24 variáveis.
A cada vez, as variáveis eram únicas.
Os pesquisadores escrevem em seu artigo:
“Sem nenhum conhecimento prévio da física subjacente, nosso algoritmo descobre a dimensão intrínseca da dinâmica observada e identifica conjuntos candidatos de variáveis de estado.”
Isso sugere que, no futuro, a IA poderia nos ajudar a identificar variáveis que sustentam novos conceitos que não conhecemos atualmente. Assista esse espaço.
A pesquisa foi publicada na Nature Computational Science.
(Fonte)
Colaboração: Henrique C.O
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