Робот-теоретик

Но все эти достижения меркнут перед способностями компьютерной программы, описанной во второй публикации в том же номере SCieNCe.

Доцент американского Корнельского университета Ход Липсон и его аспирант Майкл Шмидт создали алгоритм, способный замечать настоящие законы природы в голых экспериментальных данных.

Программа не имеет никаких представлений о геометрии или теоретической механике, но умудряется находить аналитические выражения (грубо говоря, формулы), для формулирования которых человечеству понадобились гении Евклида, Ньютона, Лагранжа и Гамильтона.

Липсон и Шмидт поставили задачу найти по ряду экспериментальных данных, предоставленных программе, нетривиальные выражения, описывающие поведение измеренной системы. При том речь идёт об аналитических выражениях, связывающих различные переменные. И программа, которую авторы почему-то никак не назвали, может даже использовать закономерности, всплывшие при изучении простых систем, в исследовании систем куда более сложных.

Представление формулы 2,45+1,532*?2+3,714*Cos? в виде графа // SCieNCe/AAAS

Представление формул в виде графов
Граф, представляющий формулу, – это «дерево», граничными «листьями» которого являются переменные и параметры, а в узлах находятся операторы (вроде «+», «–»,...

В качестве экспериментальных систем корнельские специалисты взяли маятники и осцилляторы из университетского студенческого практикума, а в качестве входных данных – их координаты, скорости и иногда ускорения. И программа довольно быстро находила и выражения, описывающие траекторию, и второй закон Ньютона (если ей давали ускорения), и закон сохранения энергии. А также несколько других формул, оказавшихся при детальном рассмотрении приближениями к этим законам.

Более того, программа нашла даже так называемую функцию Лагранжа, лагранжиан, до боли знакомый всякому, кто учил в институте теоретическую механику. В отличие от энергии эта величина при движении не сохраняется, однако из неё можно вывести всю динамику системы. Программа Липсона и Шмидта легко увидела её в данных – для обычного маятника и осциллятора на пружинах на всё это потребовалось несколько минут на 32-ядерном процессоре. Пусть те, кто изучал термех не вчера, попробуют записать лагранжиан для груза на двух пружинах и заметят, сколько времени им на это потребовалось. А ведь человек-то явно «умнее» 32-ядерного процессора.