角速度、线速度之外，描述宇宙还有另一种方式？AI发现新变量( 二 ) _科普

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一个特别有趣的问题是：AI 程序为每个系统所找到的变量集是唯一的吗？或者说，在每次重启程序之后，它所找到的下一个变量集还和原来一样吗
「我一直在想，如果我们能遇见一个特别聪明的外星物种，他们会不会也已经发现了我们所发现的一些物理规律？或者，他们是否会以一种不同的方式描述宇宙？」Lipson 说，「或许有些现象之所以看起来非常复杂，是因为我们一直试图用错误的变量集来描述它们。」
在实验中，AI 每次重启时所提取的变量数量是相同的，但每次的具体变量是不同的。所以说，在常规方式之外，我们确实还有其他方式可以描述宇宙，而我们现在选择的这种方式未必就是完美的。
研究人员表示，这种 AI 可以帮助科学家发现生物学、宇宙学等学科中复杂的现象，在这种现象的研究中，理论理解跟不上海量数据的步伐。「虽然我们在这项工作中使用了视频数据，但其实，任何类型的阵列数据源都可以使用——例如雷达阵列或 DNA 阵列，」论文合著者 Kuang Huang 解释说。
这项工作是 Lipson 和哥伦比亚大学傅氏基金会应用数学讲席教授杜强（Qiang Du）几十年来研究兴趣的一部分，他们致力于创造可以将数据提炼成科学规律的算法。过去的软件系统，如 Lipson 和 Michael Schmidt 的 Eureqa 软件，可以从实验数据中提取任意的物理定律，但前提是预先确定变量。但如果我们连变量都还不知道呢？
Lipson 认为，科学家们有时候误解或无法理解某种现象可能仅仅是因为他们没有一组很好的变量来描述这种现象。「几千年来，人们一直都有物体运动快慢的概念，但直到速度和加速度的概念被正式量化后，牛顿才发现了著名的牛顿第二定律：F=MA，」Lipson 说。这些变量是理论得以形成的前置条件。基于这一点，杜强想知道，「还有哪些定律是因为缺乏变量而没被我们发现呢？」
作者介绍
论文一作陈博源现任杜克大学助理教授，负责领导通用机器人实验室（General Robotics Lab）。他博士毕业于哥伦比亚大学计算机科学专业，主修计算机视觉、机器学习和机器人专业，师从世界机器人、数据科学、3D 打印先驱 Hod Lipson 教授。他曾在国际人工智能和机器人领域顶级会议（NeurIPS、IROS、GECCO、Humanoids 等）发表多篇论文，担任多个国际会议审稿人（CVPR、ICML、ICLR、PRCV 等）。此外，他还曾获 ACM GECCO 学生奖学金、中国政府奖学金、中国科学院空间科技创新奖学金等。

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