いつか？AIが物理の方程式を作る日が来るのか？

大量の実験データを、AIが分析して、適合する方程式を、探し出す日は来るのでしょうか？

No.1 回答者： neKo_deux 回答日時： 2021/12/14 22:00

AI関係無く、昔からやられていると思うけど。

回帰分析とか。

彩の国さいたま県 - 統計に関するQ&A > 経済分析に関すること > 回帰分析とは何ですか
https://www.pref.saitama.lg.jp/a0206/toukeifaq/q …

| 「回帰分析」は、結果となる数値と要因となる数値の関係を調べて、それぞれの関係を明らかにする統計的手法です。

この回答へのお礼

それは、元のいくつかの方程式を人間が事前に理解していて、パソコンで単にデータ処理しているだけです。

そういうのではなく、物が落下するデータや地球、月の動きなどから、「万有引力の法則（方程式）」を、AIが自動的に発見するようなことです。
未だ発見されてない４つの力の統一理論の方程式を、AIがデータから、発見したりすることです。

お礼日時：2021/12/14 22:09

No.2 ベストアンサー 回答者： chiha2525 回答日時： 2021/12/14 22:22

数学ですら、すでにそのような事が始まっているとかいう話ですから、物理学などは大量のデータからパターンを検出するなんてのとか、結構やり易いんじゃないでしょうか。

この回答へのお礼

では、天才数学者や物理学者も、将来は失業する可能性もあるのでしょうか？

ミレニアム懸賞問題も、AIが解決するのでしょうか？

お礼日時：2021/12/14 22:27

No.3 回答者： finalbento 回答日時： 2021/12/14 22:24

法則ってデータをじっと見ているだけでは見つかりません。

例えばケプラーの法則なんかも「ケプラーの法則」と言うものを知っている人がデータを見れば見つける事ができますが、ケプラーの法則を知らない人がただデータを見ていても法則は分かりません。なのでAIが法則を発見するのは無理だと思います。

この回答へのお礼

それは甘いです。

https://youtu.be/cnNDxFSGLuc

お礼日時：2021/12/14 22:37

No.4 回答者： himagene 回答日時： 2021/12/14 22:32

2019年11月11日付けのGigazineには、チューリッヒ工科大学で大規模なデータセットを基本的な数式に分解するニューラルネットワークの設計を進めているRenner氏らが、開発したAIをテストするため、地球から見た火星と太陽の動きに関するデータを与え、どのような結果が出るのかを調べたところ、コペルニクスが発表した「太陽を中心とした火星の軌道」の計算式を導き出したとの報が書かれています。

氏は、AIが方程式を導き出したものの、この方程式を解釈して実際にどのような現象と関係しているのかを理解するには、人間の目が必要であると強調しているとのことです。

この回答へのお礼

＞コペルニクスが発表した「太陽を中心とした火星の軌道」の計算式を導き出したとの報が書かれています。

そこまで出来れば、後は、更にAIの性能を向上させてやれば、更に高度な方程式を発見するかもしれません。
AIには、教えてないのに、相対論や量子論を発見したら、恐ろしいですね。

お礼日時：2021/12/14 22:48

No.5 回答者： finalbento 回答日時： 2021/12/14 22:54

動画を見ましたが、それを踏まえても「AIに法則の発見は無理」と言う意見に変わりはありません。

動画では「相対論や量子論も書き換える」と言ってましたが、AIが発見できる法則は「データを分析した結果見つかる」と言ったものでしかないと思います。相対論にしても量子論にしても「データを分析して見つかった」と言う理論ではないので、そう言った発見はやはりAIには無理だと思います。

この回答へのお礼

特殊相対論は、エネルギーと運動量の変化データ、光速度一定のデータから、発見できる気がします。
量子論は、コンプトン散乱等の衝突散乱断面積の実験データから、ディラック方程式を発見する気がします。

お礼日時：2021/12/14 23:04

No.6 回答者： finalbento 回答日時： 2021/12/15 01:18

科学理論がデータの分析だけから生まれるものでない事は、先に挙げた相対論や量子論だけでなく地動説にも言えます。

コペルニクスが地動説を提唱した最大の動機は、当時の天動説が示す宇宙モデルに対して持っていた「神が創造された宇宙がこんなに複雑であるはずがない」と言う宗教的信念であって、観測データの説明に対する不満ではありませんでした。むしろ観測データの説明と言う点から言えば、地動説が予言する年周視差が観測されないなど、地動説よりは天動説の方が優れていたくらいでした。これだけを見ても「観測データの分析からだけでは新しい理論は生まれない(場合もある)」と言う事は明らかだと思います。特に今で言うパラダイムシフトが必要な新理論はAIが発見するのは難しいでしょう。AIには心がないわけですから。

この回答へのお礼

＞AIには心がないわけですから。

物理には「心」は不要で、論理的思考が必要で、それはAIが得意な分野だと思います。

お礼日時：2021/12/15 11:09

No.7 回答者： tknakamuri 回答日時： 2021/12/15 07:54

物理の実験データには大量の間違いが含まれていて、

特にその分野初期の実験は凄まじい誤差を含んでいる。
指摘、再実験、実験方法の改善等
研究者同士の長い長いやり取りの結果
本物が見えてくるという過程が必要。
分析だけでは真実は見えてこない。

この回答へのお礼

>特にその分野初期の実験は凄まじい誤差を含んでいる。

ディープラーニングは、それらを乗り越えて判断します。更に数学とか、得意分野なので、すぐに克服しそうな気がします。
扱う対象が、数字→数式に、変化して、データに適合する数式を、どんどん探していく気がします。

https://youtu.be/q97ohroFz5E

お礼日時：2021/12/15 11:04

No.8 回答者： yhr2 回答日時： 2021/12/15 09:53

あなたの発想、考え方はまるで逆です。

「物理の法則」とか「方程式、公式」というのは、観測結果を処理して得られるものではなく、「観測結果に基づいて、因果関係に関する仮説を立て、それを検証する」ことによって導き出されます。
観測結果の裏に潜む「メカニズム、因果の法則」を仮説として提唱し、それが過去の観測結果を説明するとともに、今後起こる事象の予測に合致するかどうかを検証することで妥当性を確かめます。
大事なのは「仮説、現象の裏に存在するメカニズム」であって、式そのものではありません。

単に観測結果を説明する式は、「実験式」「経験式」と呼ばれます。

この回答へのお礼

下記動画のようなことは、起きないということですか？

https://youtu.be/cnNDxFSGLuc

お礼日時：2021/12/15 10:58