Only Perception: 發現科學新知的電腦與機器人

2009-04-05

發現科學新知的電腦與機器人

◆ 從原始實驗資料中得到牛頓定律的電腦
Being Isaac Newton: Computer derives natural laws from raw data
http://www.physorg.com/news157901184.html

April 2nd, 2009

若牛頓（Isaac Newton）能使用一部超級電腦，他很可能受夠了觀察蘋果掉落 -- 並讓超級電腦算出這些物理問題。但這樣一部電腦可能需要執行某種演算法，如康乃爾研究者所開發的，那能夠從所觀測到的資料中導出自然法則。

這些研究者已訓練一部電腦來找出自然世界中適合建立成法則的規律性 -- 不過在電腦這一方，卻沒有任何先前的科學知識。他們已經在一部簡單的機械系統上測試了他們的方法，或演算法，並認為從生物學到宇宙學等更加複雜的系統上，它都能適用，而且對於分析現代實驗所產生的海量資料（那使用電子資料收集）上也相當有用。

這項研究將由 Hod Lipson，康乃爾機械與應用工程副教授，以及畢業生 Michael Schmidt，一位計算生物學專家，發表在 Science 期刊上。

他們的程序始於取得每個變量的衍生物（derivatives），那從其餘相關的觀察到 -- 一種測量某一量如何因另一個的變化而改變的數學方法。

接著電腦利用各種常數以及來自於資料的變量隨機創造出方程式。它對照已知的衍生物來試驗這些（方程式），使這些方程式能最接近正確的預測，隨機修改它們，然後再度測試，一直重複直到它正確地演化出一組方程式，那精確描述現實系統的行為。

理論上，電腦確實不會輸出方程式，而是發現「不變量（invariants）」-- 總是為「真（true）」的數學表示。

"即便那看起來像是不規律地（erratically）變化，不過在深處總有某些東西總是固定不便的，" Lipson 解釋。"那是構成物理學基礎的暗示。你想要某些不會改變的東西，不過在其中，變量之間的關係，以一種類於（我們在）現實系統（中所見到）的方式在改變。"

一但找到這些不變量，可能所有描述該系統的方程式都到齊了："就某一系統而論，所有方程式必須要符合該系統並滿足（satisfy）這些不變量，" Schmidt 說。"但是，當然我們仍須一位人類詮釋者來採取這個步驟。"

研究者以大一物理課程所使用的儀器來檢驗這個方法：一個用彈簧頂住的線性振盪器，一個單擺以及一個雙擺（double pendulum）。給予一段時間內的位置與速率資料，電腦發現了能量法則，對單擺而言，是動量守恆法則。給予加速度，它則產生了牛頓的第二運動定律。

研究者們指出，該電腦在沒有任何先前的物理學、運動學（kinematics）或幾何學的知識下，發展出這些法則。不過這種演化需要花時間。在一部具有 32 顆處理器的平行電腦中，簡單的線性運動能在幾分鐘內被分析，不過複雜的雙擺則需要 30 到 40 個小時的計算。研究者發現，在複雜的雙擺問題中，播下（seeding）來自單擺方程式中的項（terms）能將處理時間縮減為 7 - 8 個小時。

"這種「bootstrapping（譯註：泛指一自立程序能在沒有外援下繼續下去，在電腦中的用法之一是指一簡單電腦系統能活化一更複雜的電腦系統，詳見 Wiki）」，" 他們說，類似於人類的科學是建立在先前的研究上。

電腦不會使科學家失業，研究者下結論。相反的，他們說，電腦可接管單調乏味的工作，幫助科學家更快聚焦在有趣的現象上，並詮釋它們的意義。

※ 這種「播種」的工作，若由電腦自己來完成，才是大發現。

＊ Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data
http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/81

Michael Schmidt and Hod Lipson
Science 3 April 2009: Vol. 324. no. 5923, pp. 81 - 85
doi: 10.1126/science.1165893

◆ 第一個會發現科學新知的機器人「亞當」誕生

自由時報 2009.04.04

〔編譯張沛元／綜合二日外電報導〕英國科學家在人工智慧發展上有了進一步的突破，成功打造出全世界第一台有能力在無需人類協助的情況下、自行提出假設、設計與進行實驗，並分析實驗結果，以判定是否發現新科學知識的機器人科學家「亞當」（上圖科學家後面的機器，取自網路）。此一研究結果已刊載於最新一期的「科學」期刊。

具自行思考、分析能力

「亞當」是由英國阿伯里斯特威斯大學與劍橋大學的科學家共同創造，該研究負責人、阿伯里斯特威斯大學教授金恩說，拜人工智慧科技之賜，「亞當」在人類未介入干涉的情況下發現了新的科學知識；由於生物有機體相當複雜，詳細記錄生物實驗的細節至為重要，這對人類科學家而言頗為繁瑣費時，但對機器人科學家而言卻易如反掌。

機器人科學家將成常態

金恩說，他認為在十到二十年內，在實驗室使用像「亞當」這樣的機器人將成為常態。不過，英國加地夫大學製造工程中心的德潘認為，這些機器人科學家充其量不過是「聰明地運用機器人科技與電腦軟體」，比較像是實驗室初級助理而非科學家。

一天可以做多達一千次實驗的「亞當」，被設計用來研究酵母的基因組。酵母有六千個不同的基因，科學家並不清楚每個基因的作用。藉由觀察酵母細胞的生長，「亞當」得以弄清楚這些酵母細胞基因所扮演的角色，並運用現有關於已知基因功能的知識，來對一種未知基因可能在細胞生長中所扮演的角色進行預測，然後再藉由觀察一株來自基因已被移除的酵母來進行測試。最後「亞當」找出了十二個基因的作用。

「亞當」只是科學家機器人的原型，金恩的團隊目前正在打造一台名為「夏娃」的新版科學家機器人，用於篩檢打擊瘧疾與血吸蟲病等疾病的新藥。

※ 相關報導：

＊ The Automation of Science
http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/85

Ross D. King, Jem Rowland, Stephen G. Oliver, Michael Young,
Wayne Aubrey, Emma Byrne, Maria Liakata, Magdalena Markham,
Pinar Pir, Larisa N. Soldatova, Andrew Sparkes,
Kenneth E. Whelan, Amanda Clare
Science 3 April 2009: Vol. 324. no. 5923, pp. 85 - 89
doi: 10.1126/science.1165620