До сих пор роли казались понятными: ученый придумывает эксперимент, машина помогает считать результат. Но эта граница начинает смещаться.
В Nature вышел обзор международной группы физиков и специалистов по машинному обучению, посвященный системам, которые проектируют сами физические эксперименты. Алгоритму задают цель, доступное оборудование и ограничения, а он перебирает огромное пространство возможных комбинаций лазеров, зеркал, линз, детекторов и других компонентов. Найденные конструкции порой нарушают привычную инженерную логику, но дают результат не хуже, а иногда лучше человеческих решений.
Один из авторов работы, Марио Кренн, пришел к этой идее еще студентом: его группа не могла собрать установку для нужного квантового эффекта. Кренн описал оборудование математически и оставил алгоритм искать решение на ночь. Утром компьютер предложил работающую схему, которую люди не нашли. Сегодня подобные методы применяют уже в квантовой физике, гравитационно-волновых экспериментах и других областях.
И здесь появляется вопрос интереснее очередного «ИИ оказался быстрее человека». Эксперимент - это способ задать природе вопрос. А значит, машина постепенно учится не только помогать нам искать ответы, но и предлагать, как именно спрашивать.
