Física curiosa
Encuentra en procesos físicos cotidianos variables desconocidas a las que no podemos acceder
Eduardo Martínez de la Fe
La IA ha comprobado que existe una física alternativa a la humana para describir el mundo, mostrando variables desconocidas que no podemos entender por las limitaciones de nuestro sesgo cognitivo. Tal vez nos ayuden a desentrañar los misterios de la vida y del universo.
Parece algo difícil de entender, pero es posible que el mundo que conocemos y describimos con un aceptable nivel del certeza no agote el concepto de lo que puede ser la realidad.
Por ejemplo, la aceleración o la masa son variables físicas que nos permiten conocer el volumen y la velocidad de un cuerpo. Otras variables asociadas son la distancia y el tiempo, que nos permiten medir la distancia recorrida por ese cuerpo y lo que ha tardado en atravesarla.
Sin embargo, lo que se ha supuesto durante mucho tiempo es que esas variables físicas, que sustentan por ejemplo la icónica ecuación de Einstein E=MC 2, pueden no ser las únicas. Podría haber otra forma de cuantificar el universo que todavía desconocemos.
SALIMOS DE DUDAS
Ahora podemos salir de dudas, según han descubierto expertos en robótica de la Universidad de Columbia. Este equipo, dirigido por Boyuan Chen, encargó a un sistema de inteligencia artificial (IA) que calculara las variables que serían necesarias para describir sistemas físicos.
Recurrieron a la IA porque la inteligencia humana está atrapada en los conceptos que ha creado para entender y describir el mundo, como el ángulo o la distancia. Salirnos de ese marco conceptual es complicado, por no decir imposible.
Mejor encargarlo a un sistema inteligente que imita al nuestro, pero que podemos diseñarlo para que no tenga en cuenta las variables conocidas. A ver qué pasa.
El programa de IA fue diseñado para observar fenómenos físicos a través de un video, así como para buscar el conjunto mínimo de variables fundamentales necesarias para describir la dinámica observada. La IA solo tenía acceso a las imágenes de un video sin procesar, sin ningún conocimiento incorporado de física o geometría.
PÉNDULO DOBLE
El video mostraba secuencias sin procesar de un péndulo doble oscilante que se sabe que tiene exactamente cuatro "variables de estado": el ángulo y la velocidad angular de cada uno de los dos brazos. Se trataba de ver si la IA compartía nuestra visión de esas variables desde otro marco conceptual “virgen”.
Los investigadores descubrieron que la IA había identificado también cuatro variables para describir la dinámica de los péndulos mostrados en el vídeo, ya que estaba haciendo buenas predicciones de sus movimientos.
Pero se encontraron con un problema: no entendían del todo a la IA. No compartían el “idioma” de la IA para describir el mundo y por ello no han podido penetrar en su “mente” para conocer su percepción del mundo.
Solo pudieron establecer que, de las cuatro variables identificadas por la IA, dos podrían ser humanas, porque se parecían a las que usamos para medir los ángulos de los brazos. Pero las otras dos variables establecidas por la IA les resultaron incomprensibles.
MÁS COMPLEJO
La aventura no terminó ahí: los investigadores pidieron a la IA que observara sistemas dinámicos mucho más complejos y el sistema descubrió entre ocho y 24 variables nuevas para describir esos movimientos, pero nadie sabe todavía cuáles son.
Partiendo de la base de ambos experimentos, podemos decir que, si sometemos a una inteligencia no humana a observar, por ejemplo, un péndulo doble, calcula que son suficientes cuatro variables para describir todo lo que pasa. Suponemos que dos de esas variables pueden coincidir con las nuestras.
Pero, si en vez de un péndulo, le pedimos a la IA que observe lo que pasa con un enorme muñeco inflable, tan corriente en América, que se mueve, cae, vuelve a subir y se vuelve a caer, como reclamo comercial para los que pasan delante de una tienda, la IA calcula que hasta 24 variables completamente desconocidas pueden explicar esos caóticos movimientos.
Ocurre lo mismo con una lámpara de lava (basada en la polaridad intermolecular) y con las llamas en una chimenea, que también fueron analizadas por la IA en el segundo video.
RASCARNOS LA CABEZA
En ambos experimentos, la cantidad de variables era la misma cada vez que se reiniciaba la IA, pero, ojo, las variables específicas que aportaba eran diferentes cada vez.
No solo es para rascarse la cabeza, sino que seguimos teniendo el mismo problema: no podemos entendernos con la IA para averiguar lo que ha descubierto, aunque al menos hemos aprendido que las variables con las que estamos familiarizados pueden no ser las únicas posibles para describir el mundo.
A la vista de estos resultados, Hod Lipson, director del Laboratorio de Máquinas Creativas en el Departamento de Ingeniería Mecánica de la citada universidad, se sinceró diciendo: “siempre me pregunté, si alguna vez nos encontráramos con una raza alienígena inteligente, ¿habrían descubierto las mismas leyes físicas que nosotros, o podrían describir el universo de una manera diferente?”
¿MÁS LEYES FÍSICAS?
“Quizás algunos fenómenos parecen enigmáticamente complejos porque estamos tratando de entenderlos usando el conjunto de variables equivocado”, añade Lipson.
La conclusión que puede inferirse de esta investigación es que, aunque no seamos capaces todavía de alcanzarlas, existen probablemente formas alternativas de describir el universo. ¿Qué otras leyes nos faltan simplemente porque no tenemos las variables adecuadas?, se pregunta Lipson.
Los investigadores creen que este tipo de IA puede ayudar a los científicos a descubrir fenómenos complejos para los cuales la comprensión teórica no sigue el ritmo de la avalancha de datos que se obtienen cotidianamente en áreas que van desde la biología hasta la cosmología.
Podría ayudarnos a desentrañar los misterios de la vida y del universo, que se nos escapan por las limitaciones de nuestro sesgo cognitivo. A fin de cuentas, seguimos siendo cazadores-recolectores y nuestros cerebros tienen limitaciones biológicas de las que, afortunadamente, la IA se libra.
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REFERENCIA
Automated discovery of fundamental variables hidden in experimental data. Boyuan Chen et al. Nature Computational Science, Volume 2, pages 433–442 (2022). DOI:https://doi.org/10.1038/s43588-022-00281-6
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