PSI naudoja dirbtinį intelektą mokslo pažangai skatinti kvantinio skaičiavimo proveržiu

Vaizdas: TechCrunch · Šaltinis

Startuolis PSI panaudojo neišleistą Anthropic dirbtinio intelekto modelį seniai spręstam kvantinio skaičiavimo klausimui išspręsti, pademonstruodamas DI augančią reikšmę mokslo tyrimuose ir jo galimybę transformuoti teorinę fiziką į praktines technologijas.

Physical Superintelligence (PSI), startuolis laboratorija, orientuota į dirbtiniu intelektu pagrįstus mokslinius tyrimus, neseniai pasiekė reikšmingą pažangą išspręsdama 18 metų senumo kvantinio skaičiavimo problemą, naudodama neišleistą Anthropic Fable 5.2 DI modelio versiją. David Turturean, MIT absolventas ir PSI techninis darbuotojas, panaudojo ankstyvą prieigą prie šio pažangaus modelio, kad išspręstų Aaronsono-Ambainio spėjimą – esminį klausimą, susijusį su kvantinių kompiuterių gebėjimu pranokti klasikinius kompiuterius sprendimų greičiu.

Ši problema, kuria užsiėmė tyrėjai, įskaitant Scottą Aaronsoną, liko neišspręsta beveik du dešimtmečius. Nors pats Aaronsonas pripažino neaiškumus dėl DI sugeneruoto įrodymo detalių, jis išreiškė pasitikėjimą jo teisingumu, nes jis buvo formalizuotas Lean – griežta matematikos programavimo kalba – ir kruopščiai patikrintas aukščiausio lygio tyrėjų komandos, bendradarbiaujančios su PSI. DI sprendimas pateikė neigiamą rezultatą, atmestą vieną iš galimų kvantinių kompiuterių kelių pasiekti didelį sprendimų greitį, taip sutelkiant tolesnius kvantinio skaičiavimo tyrimus.

PSI požiūris iliustruoja naują mokslinių tyrimų paradigmą: specializuotų DI modelių integravimą su išsamiais tyrimų framework'ais ir įrankiais, siekiant spręsti sudėtingas teorinės fizikos problemas. Generalinis direktorius Matt Pines pabrėžė tokios sistemos būtinybę, suteikiančią plačias ir gilias mokslinių klausimų analizės galimybes per tvirtas infrastruktūras, įskaitant atminties sistemas bei simuliacijas.

Šiuo metu PSI uždirba naudodama savo DI įrankius optimizuodama fizinių duomenų centrų veiklą, simuliuodama aplinkos ir fizines kintamąsias, kurios veikia tiek veiklos efektyvumą, tiek bendruomenės poveikį. Tačiau įmonės ilgalaikė vizija siekia transformuoti teorinės fizikos pažangas, kurias skatina DI, į konkrečias technologijas.

Startuolio proveržis atspindi DI trikdančią galią srityse, kurios tradiciškai buvo sunkiai pasiekiamos mašininiam samprotavimui, ypač eksperimentiniuose moksluose, kur gamtos fenomenai turi būti patvirtinti fiziniais ekspermentais. Pines pažymėjo, kad skirtingai nuo matematikos, fizika apima realaus pasaulio kintamuosius, kurie gali patvirtinti arba paneigti skaičiavimus, todėl eksperimentinis patvirtinimas yra esminis komponentas. PSI kuria iteratyvius ciklus tarp DI sugeneruotų hipotezių ir empirinio testavimo, kad efektyviai išnaudotų šiuos atradimus.

Sparčiai kylant DI mokslo atradimų tempui, PSI ir jos moksliniai patarėjai pabrėžia skaidrumo ir bendradarbiavimo svarbą. Įmonė delsė viešinti rezultatus, kol pagrindinis DI modelis artėjo prie išleidimo, leisdama pasitarti su ekspertais ir patobulinti pristatymą žmogaus supratimo prasme. Šis atsargus požiūris pabrėžia naujai kylantias geriausias praktikas DI pagrįstuose tyrimuose, derinant greitus inovacijų žingsnius su metodologiniu rigoru.

PSI atvejis pabrėžia platesnį pokytį, kai „neolaboratorijos mokslui“ atsiranda, panaudodamos DI mokslo pažangos srityse kaip fizika ir gretimi mokslai. Nors išlieka iššūkių standartizuojant darbo procesus ir patvirtinimą naujoje tyrimų aplinkoje, parodyti rezultatai patvirtina DI transformacinį vaidmenį plečiant mokslines žinias ir galutinai leidžiant įgyvendinti naujas technologijas.