Машинное обучение в практической физике существует уже около 30 лет, и оно использовалось, например, для обнаружения бозона Хиггса. Об этом в интервью Новости Армении-NEWS.am рассказал физик из Алабамского университета Сергей Глейзер.
Говоря об использовании машинного обучения в физике, он вспомнил открытие бозона Хиггса в 2012 году, которое было действительно большим событием и принесло Нобелевскую премию ученым, которые предсказывали его существование.
«Когда мы нашли его, мы фактически использовали для этого машинное обучение, и это помогло быстрее добраться до этого открытия. Таким образом, я смотрю на машинное обучение как на инструмент, нечто вроде телескопа или микроскопа, зависит от того, как вы на него смотрите, что позволяет нам видеть дальше, быть более чувствительным и иметь возможность больше работать с данными», - отметил исследователь, который прибыл в Ереван для участия в Глобальном инновационном форуме.
Он объяснил, что с другой стороны физика может помочь нам понять, почему машинное обучение работает так, как оно работает.
Отвечая на вопрос о том, каких открытий нам следует ожидать в будущем, Сергей Глейзер ответил, что ему лично интересно, смогут ли они обнаружить Темную материю на Большом адронном коллайдере. «Мне это интересно, так как мы знаем, что Темная материя существует, мы не знаем, что это такое, у нас есть только теории и идеи и лишь догадки. Так что было бы действительно интересно, если бы это была частица, которую мы могли бы найти. Все довольно призрачно, и поиски до сих пор не увенчались успехом, но я думаю, что только сейчас мы начинаем приближаться к точке, где у нас будет намного больше данных и новых алгоритмов, которые могут помочь нам действительно надеяться найти ее»,- добавил он.
Второй Глобальный инновационный форум (ГИФ) «Трансформируя интеллект» (Global Innovation Forum (GIF) on «Transforming Intelligence») открылся в Армении 16 октября с участием ведущих ученых со всего мира.
Форум призван изучить влияние искусственного интеллекта на науку и общество с научной, технологической и промышленной точек зрения.
Форум организован Научно-технологическим фондом Армении (FAST)․