Sztuczna inteligencja jako narzędzie badawcze w fizyce

Abstract: Metody sztucznej inteligencji (SI) stają się standardowymi narzędziami badawczymi również w naukach fizycznych. Modele oparte na głębokich sieciach neuronowych są wykorzystywane zarówno do optymalizacji złożonych systemów obliczeniowych, jak i do analizy danych bez bezpośredniego odwołania do uprzednio przyjętych modeli teoretycznych. Szczególnie interesujące są zastosowania wykorzystujące zdolności generalizacyjne modeli głębokich do ekstrapolowania wiedzy o zjawiskach fizycznych poza zakres bezpośredniej weryfikacji empirycznej. Równolegle rozwija się nurt badań nad tzw. modelami interpretowalnymi, których celem jest identyfikacja ukrytych zależności oraz – potencjalnie – nowych praw fizycznych. Rodzi to zasadnicze pytania epistemologiczne: czy modele SI pełnią jedynie funkcję efektywnych narzędzi predykcyjnych, czy też mogą być traktowane jako nośniki wyjaśnienia? Jaki jest status poznawczy twierdzeń uzyskiwanych za pomocą systemów, których wewnętrzna struktura pozostaje w dużej mierze nieprzejrzysta? Podstawowym problemem metodologicznym pozostaje zatem kwestia rozumienia logiki działania głębokich sieci neuronowych oraz kryteriów ich interpretacji w kontekście teorii fizycznych. W wystąpieniu omówię powyższe zagadnienia, koncentrując się na ich implikacjach dla dalszego rozwoju fizyki.