AI デカルト人工知能は、論理的推論と記号回帰を使用して正確な方程式を見つけ、ノーベル賞受賞作品の再現に成功しました。 1918 年、アメリカの化学者アービング ラングミュアは、固体表面に付着する気体分子の挙動を調査した論文を発表しました。彼は、特定の圧力が与えられた場合に、どれだけのガスが分子に付着するかを記述する一連の方程式を開発しました。この研究により、「界面化学の研究」により 1832 年にノーベル化学賞が授与されました。
AI は現在、一般的な論理公理を通じて表現された事前知識を尊重しながら、実験データから意味のあるモデルを抽出できるようになりました。このシステムは、ケプラーの惑星運動の第 3 法則、アインシュタインの時間遅延に関する相対論的法則、およびラングミュアのガス吸着方程式でその能力を実証しました。
科学開発のための新しいツール
「私たちの研究では、科学者が既存の背景理論から新しい公式を導き出すために何世紀にもわたって使用してきた第一原理アプローチと、機械学習の時代でより一般的となっているデータ駆動型アプローチを融合しています。この組み合わせにより、両方の観点を活用して、幅広いアプリケーション向けに、より正確で意味のあるモデルを作成できるようになります。第一原理とデータ駆動型の洞察の両方を組み込むことで、根底にあるプロセスや現象をより深く理解し、現実世界のシステムの複雑さをより効果的に捉えることができます」と、Nature Communications 誌に掲載された研究の専門家らは述べています。
私たちの社会のあらゆる場所で人工知能が台頭する中、この新しい AI は導き出される科学的発見を強化する可能性があります。開発者であるIBM Research、Samsung AI、メリーランド大学ボルティモア郡校（UMBC）の研究者らによると、それがその目標であり、実験データを正確に記述し、事前知識を組み込む重要な公式を発見するのに役立つ科学的発見を前進させることだという。 。この研究は国防高等研究計画局（DARPA）からも支援された。
利点と背景
AI-Descartes には他のシステムに比べていくつかの利点がありますが、最も特徴的なのは論理的な推論能力です。また、論理能力が限られているため、このシステムは、推論能力によってChatGPTのような「生成 AI」プログラムとは区別されます。
科学者らはまた、最終的には科学論文を読んで背景理論を自ら構築できるようにAIを訓練したいと提案している。その考えは、人工知能が科学への新しい生産的なアプローチを可能にする、または刺激するというものです。
「私たちの研究で最も刺激的な側面の 1 つは、科学研究において大きな進歩を達成できる可能性があることです」と著者らは述べています。
AI-Descartes という名前は、他にあり得ないように、 17 世紀の数学者兼哲学者のルネ デカルト (1596 ～ 1650 年) に直接言及したものです。デカルトは合理主義の創始者の一人とみなされ、有名なフレーズ「コギト」を残した人物とされています。 、ergo su m」（ラテン語）は、「私は考える、ゆえに私は存在する」を意味し、これが彼の哲学の基本原則となりました。彼は、方法的懐疑に基づいた哲学的方法を提案しました。この方法では、以前に受け入れられていたすべての信念と知識を疑い、明白で疑いの余地のない明確で明確なアイデアのみに基づいて、知識をゼロから再構築しようとしました。
参照：
「AI デカルトによる導出可能な科学的発見のためのデータと理論の結合」2023 年 4 月 12 日、Nature Communications。 DOI: 10.1038/s41467-023-37236-y