L’IA Innovante : Une Exploration Scientifique des Univers Virtuels

## Albert AI-nstein

<p class="article-content">Un des principaux défis pour les développeurs d’intelligence artificielle est de créer un système capable d’interpréter et de comprendre son environnement. Par exemple, la conception de voitures autonomes compétentes prend beaucoup de temps.</p>

<p class="article-content">Pour étudier cette problématique, des physiciens du MIT, Max Tegmark et Tailin Wu, ont conçu des mondes simulés où une balle rebondissait dans des zones influencées par des champs gravitationnels et électriques, comme l’indique le <em><a href="https://www.technologyreview.com/s/612358/an-ai-physicist-can-derive-the-natural-laws-of-imagined-universes/" rel="noreferrer" target="_blank">MIT Technology Review</a></em>. Ils ont ensuite introduit ces données dans un système d’IA personnalisé, chargé d’analyser la physique de ces mondes virtuels.</p>

<p class="article-content">Finalement, d’après des recherches récentes publiées sur le serveur de prépublication ArXiv, les chercheurs ont développé un **algorithme** capable d’apprendre de son environnement grâce à des méthodes similaires à celles de la méthode scientifique.</p>

## AI-saac Newton

<p class="article-content">Traditionnellement, la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique se basent sur des règles générales pour interpréter les données fournies lors de leur formation.</p>

<p class="article-content">Le nouvel **« AI Physicist »**, comme l’appellent Tegmark et Wu, a la capacité de segmenter les informations de son ensemble de données. Cette simplicité dans son approche lui permet de formuler des théories distinctes sur son environnement physique, inspirées de diverses branches de la physique. Par exemple, il peut assimiler simultanément le fonctionnement de la **mécanique** et de l’**électromagnétisme**.</p>

## Richard F-AI-nman

<p class="article-content">Comme l’a souligné le *MIT Technology Review*, des outils tels que l’**AI Physicist** pourraient potentiellement révolutionner certaines facettes de la recherche scientifique. Les systèmes d’apprentissage automatique excellent dans la détection de **patrons** et la formulation de **prédictions**, particulièrement lorsqu’ils sont confrontés à une grande quantité de données et qu'ils identifient des corrélations souvent difficiles à saisir pour un humain.</p>

<p class="article-content">Avec un algorithme capable de simplifier et d’optimiser ses résultats, semblable à un aphorisme numérique d’**Occam**, les laboratoires de recherche dans divers domaines scientifiques pourront bientôt découvrir des éléments que les chercheurs ont pu négliger pendant des années.</p>

<p class="article-content"><strong>À lire également : </strong><a href="https://www.technologyreview.com/s/612358/an-ai-physicist-can-derive-the-natural-laws-of-imagined-universes/" rel="noreferrer" target="_blank">Un physicien IA peut dériver les lois naturelles des univers imaginés</a> [<em>MIT Technology Review</em>]</p>

<p class="article-content"><strong><em>Pour aller plus loin sur l'IA avancée : Une nouvelle intelligence artificielle fait quelque chose d'extraordinaire — elle se souvient</em></strong></p>