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KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Physik der Elementarteilchen, Teilchenbeschleuniger; insbs. eine einführende Artikelserie in das Thema
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KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 5. Feb 2018, 23:21

http://www.pro-physik.de/details/news/1 ... asmas.html

Auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Neuronale Netzwerke gewinnen Informationen aus der Datenflut von Schwerionenkollisionen.

Deep Learning ist eine Methode ... bei der Computer­modelle eigenständig mit Beispielen lernen. Wie Wissen­schaftler der Goethe-Universität und des Frankfurt Institute for Advanced Studies FIAS nun zeigen konnten, lässt sie sich verwenden, um Daten aus Schwerionen­kollisionen zu klassi­fizieren. Ihr Ziel ist es, die Verän­derungen in der Teilchen­materie direkt aus den experi­mentellen Daten zu bestimmen und damit künftig mehr über die Zustände im frühen Universum und in Neutronen­sternkolli­sionen zu erfahren.

"Im Frühjahr 2016 gewann Googles AlphaGo Computer mittels künst­licher Intelligenz gegen einen Profi-Spieler des Strategie­spiels Go. Das hat uns so sehr begeistert, dass wir heraus­finden wollten, ob auch wir einen Computer so trainieren könnten, dass er uns die Zustands­gleichungen von Teilchen­kollisionen in einem Schwerionen­physik-Experiment besser vorher­sagen kann ..."
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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von seeker » 6. Feb 2018, 00:27

Interessant!

An was ich hier denken muss:
Taucht hier das "KI-Problem" in anderer Form nicht auch langsam auf?
Wir vertrauen der Maschine, dass sie das gewollte richtig aus der Datenflut extrahiert, ohne genau zu wissen wie sie es tut und damit auch ohne direkte Möglichkeit zu wissen, ob sie es richtig tut, wir können nur von außen schauen, ob uns die Ergebnisse gefallen und richtig erscheinen, müssen hier also sozusagen die indirekte Außenperspektive einnehmen.
Wenn man das weiterdenkt: Wo führt das hin, in ein paar Jahrzehnten?
Grüße
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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 6. Feb 2018, 01:25

seeker hat geschrieben:
6. Feb 2018, 00:27
Taucht hier das "KI-Problem" in anderer Form nicht auch langsam auf?
Nur, wenn man nichts anderes hätte als das. Aber da sind Physiker viel zu neugierig!
seeker hat geschrieben:
6. Feb 2018, 00:27
Wir vertrauen der Maschine, dass sie das gewollte richtig aus der Datenflut extrahiert, ohne genau zu wissen wie sie es tut und damit auch ohne direkte Möglichkeit zu wissen, ob sie es richtig tut ...
Man füttert ja bereits ein gewisses phänomenologisches Modell und damit eigenes Wissen in das NN hinein.

Vergleichen wir das mit Hören, Sehen und Sprachverständnis: Nehmen wir an, wir hätten ein NN, das auf Basis von gesprochenen Sätze in einer uns völlig fremden Sprache X für uns verständliche Sätze in Deutsch D spricht. Natürlich hätten wir zunächst keine Ahnung, was eingegeben Sätze in X bedeuten, und ob sie überhaupt etwas bedeuten; aber der erste Hinweis auf eine Art Verständnis im Sinne einer KI ist, dass diese daraus uns verständliche und sinnvolle Sätze in D erzeugt. Nun könnte die KI natürlich etwas zusammenphantasieren, aber zum einen haben wir sie vorher mit Sätzen in X trainiert, deren Sinn = deren Übersetzung in D uns (grob) bekannt war, und zum zweiten verwenden wir sie, um ein uns bekanntes Modell zur Übersetzung zwischen X und D besser und schneller zu verstehen bzw. anzuwenden. Wenn wir mittels der KI dieses Modell perfektioniert haben, können wir es wiederum testweise auf Sätze in X mit uns bekanntem Sinn anwenden und das Ergebnis so testen.

Und nicht zuletzt haben wir andere Zugänge zu X bzw. zum Übersetzungsmodell X-nach-D.

Ein Physiker würde nie einfach auf Basis des perfekten Outputs einer KI seine Forschung einstellen, weil er verstehen will. Dabei kann die KI als eines von vielen Werkzeugen offenbar unterstützen. Verstehen will der Physiker jedoch nach wir vor selbst.

Vergleichen wir das mit einer Theorie: Nehmen wir zunächst an, ein Physiker habe ein NN trainiert, das aus einem Input I = "experimentelles Setup" einen Output O = "Anzeigen auf dem Monitor" erzeugt; nehmen wir an, diese würde perfekt funktionieren. Das NN wäre als physikalische Theorie völlig wertlos. In der Praxis hat der Physiker eine Sammlung von mathematischen Modellen, die die Gesamtheit seines Verstehens = seine Theorie repräsentieren; dieses ist zwar immer unvollständig bzw. nicht universell anwendbar, aber die Art und Weise, wie er zu diesen Modellen gelangt ist, die Abstraktionsebene und ihre Anwendung sagen ihm, dass er mit dieser Theorie ein gewisses Verständnis erreicht hat (was er dem NN abspricht).

Denk mal darüber nach: das gilt genauso für Biologen, Köche, Taxifahrer und Politiker. Ein perfektes Orakel bedeutet für uns Null Verständnis.
Gruß
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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von seeker » 6. Feb 2018, 08:49

tomS hat geschrieben:
6. Feb 2018, 01:25
Ein Physiker würde nie einfach auf Basis des perfekten Outputs einer KI seine Forschung einstellen, weil er verstehen will.
Die Frage ist, ob er nur und ausschließlich verstehen will.
Der idealistische Grundlagenforscher hier und heute, ja, wahrscheinlich. Aber in der Zukunft? Wird er nicht versucht sein Kompromisse einzugehen, wenn es so weit kommt, dass er gewisse Aussagen und Theorien nur dann formulieren oder testen kann, wenn er der KI vertraut ohne zu 100% zu verstehen was sie tut? Sobald das Vertrauen in NN groß genug wäre, ist das m. E. denkbar. Das wäre natürlich ein Paradigmenwechsel, der vielleicht heute noch unvorstellbar scheint.

Dem anwendungsorientierten Forscher oder Ingenieur ist das heute schon teilweise egal, er will Ergebnisse, Funktion, er will sicherstellen, dass es funktioniert, warum es funktioniert ist für ihn auch interessant aber erst einmal zweitrangig.
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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 6. Feb 2018, 10:54

seeker hat geschrieben:
6. Feb 2018, 08:49
tomS hat geschrieben:
6. Feb 2018, 01:25
Ein Physiker würde nie einfach auf Basis des perfekten Outputs einer KI seine Forschung einstellen, weil er verstehen will.
Die Frage ist, ob er nur und ausschließlich verstehen will.
Der idealistische Grundlagenforscher hier und heute, ja, wahrscheinlich. Aber in der Zukunft? Wird er nicht versucht sein Kompromisse einzugehen, wenn es so weit kommt, dass er gewisse Aussagen und Theorien nur dann formulieren oder testen kann, wenn er der KI vertraut ohne zu 100% zu verstehen was sie tut? Sobald das Vertrauen in NN groß genug wäre, ist das m. E. denkbar. Das wäre natürlich ein Paradigmenwechsel, der vielleicht heute noch unvorstellbar scheint.
Es gibt heute einige wesentliche Säulen der Physik:
1) theoretische (in Teilen mathematische) Physik (mit unterschiedlichen Härtegraden von fundamentaler Theorie bis hin zu phänomenologischen Modellen)
2) Experimentalphysik (im Wechselspiel mit der Theorie)
3) angewandte Physik (die im wesentlichen auf etablierten Modellen für Berechnungen aufsetzt und experimentelle Erkenntnisse eher in Richtung praktischer Applikationen weiterentwickeln möchte)
4) Computerphysik (flankierend; als Bindeglied zwischen Theorie und Experiment, um Vorhersagen zu gewinnen und Experimente in effektiven Theorie, zu modellieren)

Ein Beispiel zu (4) wäre die Monte-Carlo-Methode, die z.B. ein mikroskopisches Modell aus (1) auf einem Computer implementiert um daraus makroskopische Größen berechnen zu können, die andererseits mittels (2) gemessen werden können.

Konkrete Anwendungsfälle:
- mikroskopisch: Spinsysteme in Festkörper => makroskopisch: Magnetisierung, Wärmekapazität, Suszeptibilät, Spinwellen, ... Phasenüberänge, ...
- mikroskopisch: newtonsche Mechanik / ART in Vielteilchen-Systeme => makroskopisch: Strukturbildung im Universum, d.h. Galaxien, Galaxienhaufen, Filamente und Voids, ...
- mikroskopisch: QCD mit Quarks und Gluonen => "makroskopisch": Gittereichtheorie für Eigenschaften von Hadronen wie Masse, elektromagnetische Formfaktoren, ... effektive Modelle für Hadron-Streuquerschnitte, ..., Quark-Gluon-Plasma, ...

Das hier diskutierte Beispiel ist m.E. eine neue Ausprägung von (4).

(1) - vom den Ballast des Verstehens befreit - ist nicht (1). D.h. der von dir genannte Paradigmenwechsel wäre nicht eine Änderung von (1) sondern ein Abschaffen von (1) - genauso wie eine Umformung einer Demokratie zu einer Diktatur keine neue Demokratieform sondern eine Diktatur ist.

D.h. für jemanden, der (1) betreibt, ist dieser Paradigmenwechsel auch bei noch so großem Vertrauen aufgrund eines perfekt funktionierenden NNs undenkbar.

(Das ist übrigens ein sehr starker Argument gegen Positivismus und Instrumentalismus - was viele Physiker noch nie gehört oder verstanden haben, weswegen sie immer noch diesen Kram nachplappern - und das trifft sogar auf sehr sehr angesehene Wissenschaftler zu - aber das wäre ein neuer Thread ...
Gruß
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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von deltaxp » 6. Feb 2018, 15:22

Derzeit noch, Tom. Google hat mittlerweile eine KI-System über reinforcement learning, wo eine KI eine andere konstruiert, mit Architekturen, die leistungsfähiger sind als Architekturen (ResiNet, ImageNet etc), die von Menschen geschaffen wurde.

dein Punkt 1 wird sicher noch eine weile in Menschenhand bleiben, aber ich halte es zum Beispiel für machbar phänomologische modelle aus bekannten gesetzen und Daten von KI's erstellen zu lassen, wo der Output dann eben eine symbolische mathematische Formulierung der Situation ist, die man dann verwenden kann. also dein obiger punkt 3, oder mehr noch, Zustandsgleichungen zu bestimmen für vielteilchenwechselwirkungen aus dem aus deinem punkt 1 bekannten mikroskopischen bewegungsgleichen.

früher oder später wird das jemand versuchen und ganz scher auch erfolg haben.
dann bleibt nur noch punkt 1 und 2, wobei das design von Experimenten auch von KI's erledigt werden wird irgendwann, was so ähnlich ablaufen wird wie oben angeführtes slbständigens KI-design.

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von seeker » 6. Feb 2018, 16:40

tomS hat geschrieben:
6. Feb 2018, 10:54
D.h. für jemanden, der (1) betreibt, ist dieser Paradigmenwechsel auch bei noch so großem Vertrauen aufgrund eines perfekt funktionierenden NNs undenkbar.
Ich verstehe das Argument. Dennoch sehe ich auch die Versuchung, manche werden ihr erliegen, dann gehören sie halt nicht mehr streng zu (1) sondern dann zu einem neu aufkommenden effektiv-alternativen (5).

Eine Sache die ich noch sehe ist dies:

Es könnte so weit kommen, dass die Leute aus (3) die Leute aus (1) in vielen Bereichen immer weniger brauchen werden, weil ihnen (5) ausreicht und für ihre Zwecke schneller, besser und billiger ist. Bei (3) meine ich vorwiegend die Leute, die heute daran arbeiten aus den tollen Sachen die bei (1) herausgefunden wurden neue Produkte und Prozesse für die Gesellschaft zu entwickeln bzw. zu erforschen, was man alles damit machen kann und wie.

Falls das passiert wird das enorme Folgen haben, dann werden nämlich die Mittel für (1) entsprechend zusammengestrichen werden, zumindest wenn sich am Zeitgeist bis dahin nichts ändert. Der Grund warum (1) von der Gesellschaft finanziert wird (wir sprechen hier von sehr großen Summen) ist nämlich leider nicht zuallererst Neugierde der Gesellschaft, sondern die inzwischen bewährte Erkenntnis, dass solches dem Allgemeinwohl und dem Fortschritt (nicht zuletzt dem wirtschaftlichen) der Gesellschaft entgegenkommt. Sicher es gibt beide Motivationen, aber die letztere ist zumindest heute die mächtigere.
D.h. ich sehe auch hier gesellschaftliche Veränderungen auf uns zukommen.
Grüße
seeker


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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von ralfkannenberg » 6. Feb 2018, 16:59

seeker hat geschrieben:
6. Feb 2018, 16:40
D.h. ich sehe auch hier gesellschaftliche Veränderungen auf uns zukommen.
Hallo seeker,

das haben wir jetzt schon: Akademiker, die sich beruflich verändern oder pensioniert warden, werden bei uns (wenn überhaupt) nur noch durch Nicht-Akademiker ersetzt.


Freundliche Grüsse, Ralf

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 6. Feb 2018, 18:42

deltaxp hat geschrieben:
6. Feb 2018, 15:22
Derzeit noch, Tom. Google hat mittlerweile eine KI-System über reinforcement learning, wo eine KI eine andere konstruiert, mit Architekturen, die leistungsfähiger sind als Architekturen (ResiNet, ImageNet etc), die von Menschen geschaffen wurde.
Ja, das ist mir bekannt.
deltaxp hat geschrieben:
6. Feb 2018, 15:22
dein Punkt 1 wird sicher noch eine weile in Menschenhand bleiben, aber ich halte es zum Beispiel für machbar phänomologische modelle aus bekannten gesetzen und Daten von KI's erstellen zu lassen, wo der Output dann eben eine symbolische mathematische Formulierung der Situation ist, die man dann verwenden kann. also dein obiger punkt 3, oder mehr noch, Zustandsgleichungen zu bestimmen für vielteilchenwechselwirkungen aus dem aus deinem punkt 1 bekannten mikroskopischen bewegungsgleichen.
Ein phänomenologisches Modell, z.B. in Form eines effektiven Lagrangians, abgeleitet aus dem fundamentalen Pfadintegral durch Ausintegration von Freiheitsgraden? So wie chiral-meson und/oder heavy-baryon effective theories?? oder die London-Gleichungen aus der BCS-Theorie??

Anyway, das könnte natürlich bedeuten, dass KIs sogar hier schlauer werden als wir; aber selbst dann können wir immer noch selbst (1) betreiben, und wir müssen es selbst tun, wenn wir verstehen wollen!

(ich spiele übrigen immer noch Schach)
Gruß
Tom

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 6. Feb 2018, 18:43

seeker hat geschrieben:
6. Feb 2018, 16:40
D.h. ich sehe auch hier gesellschaftliche Veränderungen auf uns zukommen.
Wenn dem so wäre - sicher.
Gruß
Tom

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von deltaxp » 8. Feb 2018, 13:28

ja sowas Tom.

das kann ich mir über reinforcement learning vorstellen.
du hast einen experimentellen Datensatz. oder vielleicht

Du hast eine reihe von mathematischen regeln, differentialoperatoren , integrale, Koeffizienten usw. von den man weiß dass sie für phädomenomenologische Beschreibungen gut sind.

der kontroller generiert dir eine mathematische symbolsequenz, nach der dann Daten generiert werden. der reward ist dann, wie gut der generierte datensatz mit dem experimentellen übereinstimmt. und weiter geht's bis man eine formel gefunden hat, die im rahmen der messgenauigkeit prima vorhersagen macht.

das halt ich für möglich. vielleicht kann man sogar gittereichtheorie Simulationen damit verbessern, also hyperparameter Anpassungen.

man kann eventuell auch sich selbst erklärende KI-s bauen. eine KI die zb eine Diagnose aufgrund von Input Daten macht, und eine zweite ki, deren Input die hidden-states sind und der Output auf die erklärungen von Diagnosen von experten trainiert wird. die erste liefert die Diagnose, die zweite dann die Erklärung. setzt natürlich voraus dass ich eine riesen datensatz haben von Messdaten, Diagnosen und Erklärungen.

der mensch wird auch weiter schach spielen, im Prinzip wird es so sein wie beim Sport. es gibt unterschiedliche Meisterschaften für Männlein und Weiblein, also warum auch nicht unterschiedlieche für mensch und ki. es ist ja eher so, dass der menschliche Schachspieler von der KI lernen kann und nicht mehr nur von anderen Schachspielern, was auch ihn besser machen kann, auch wenn er der Schachspieler der welt ist (bezüglich menschen)

Die KI kann also auch durchaus dazu führen, dass der Mensch sich in bestimmten Fachgebieten weiterentwickeln kann als er es durch Wechselwirkung mit anderen menschen kann

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 8. Feb 2018, 22:31

deltaxp hat geschrieben:
8. Feb 2018, 13:28
ja sowas Tom.

das kann ich mir über reinforcement learning vorstellen.
du hast einen experimentellen Datensatz. oder vielleicht

Du hast eine reihe von mathematischen regeln, differentialoperatoren , integrale, Koeffizienten usw. von den man weiß dass sie für phädomenomenologische Beschreibungen gut sind.

der kontroller generiert dir eine mathematische symbolsequenz, nach der dann Daten generiert werden. der reward ist dann, wie gut der generierte datensatz mit dem experimentellen übereinstimmt. und weiter geht's bis man eine formel gefunden hat, die im rahmen der messgenauigkeit prima vorhersagen macht.
Also die Konstruktion von Theorien = Lagrangedichten über alle Felder mit globalen und lokalen Symmetrien inkl.der Multipletts, Ableitung von Feynmanregeln, Schleifenkorrekturen, Renormierbarkeit in allen Ordnungen, Anomalienfreiheit, sämtliche experimentelle Datensätze in allen Reaktionskanälen, nicht-störungstheoretische Berechnungen zu Massen, elektromagnetischen Formfaktoren, ...
Gruß
Tom

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von deltaxp » 9. Feb 2018, 14:11

naja, soweit würde ich vorerst wohl doch noch nicht gehen. aber man kann ja erstmal mit was einfachem anfangen und bekannte Gesetze verifizieren. ich befürchte aber tatsächlich, daß es irgendwann soweit sein wird, wohl nicht in den nächsten 20 jahren, dass KI uns auch darin überflügelt.

es ist letzlich eine prognostiozierung. man hat in den 80gern nie für möglich gehalten, dass ein Computer einen schachgrossmeister (definierter regelsatz) wird besiegen können, bis 2016 hat nie einer für möglich gehalten go-meister zu besiegen (definierte regeln). ebenso hat bis Alpha Zero nie einer erwartet dass die ki nicht nur all die bekannten schacheröffnungen finden sondern neue noch bessere findet.

solange definierte regeln bestehen ist es nur eine frage der zeit, wann eine ki diese auch entsprechend nutzen kann.

wird das die Physiker abschaffen ? ich denke nein, weil wie du es sagst, wollen sie verstehen. sie werden dann kis nuten um selbst weiterzulernen, wie heute Schachspieler und wohl bald auch go spieler die kis nutzen um sich selbst zu verbessern.

wenn dir die ki eine formel auspuckt die ein bestimmtes Phänomen beschreibt, will der Physiker ja dennoch wissen wieso und weshalb gerade das.

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von seeker » 21. Feb 2018, 11:12

Das hier ist im Zusammenhang auch interessant:

Maschinelles Lernen im Quantenlabor
Lernfähiges Programm entwirft eigen­ständig Quanten­experi­mente.
„Während die auto­ma­tische Suche mit jeder Lösung zu­frieden ist, sucht die intel­li­gente Maschine immer den besten Weg, wie etwas umge­setzt werden kann, und gene­riert so opti­mierte Experi­mente“, ver­deut­licht Alexey Melnikov. „Und manch­mal liefert sie auch Ant­worten auf Fragen, die wir gar nicht gestellt haben.“
http://www.pro-physik.de/details/news/1 ... labor.html
Grüße
seeker


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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 24. Feb 2018, 08:42

Beeindruckend, höchst beeindruckend.
Gruß
Tom

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von seeker » 24. Feb 2018, 15:02

Ja, das fand ich auch beeindruckend, ich kenne ja schon Design of Experiments-Software, aber das ist doch noch einmal etwas anderes.
So etwas in der Richtung könnte mit der Zeit in vielen Bereichen ein nützliches Werkzeug darstellen, gerade bei komplexeren Dingen/Prozessen/Fragestellungen.
Grenzen wird das natürlich dennoch haben.
Grüße
seeker


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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 25. Feb 2018, 11:37

seeker hat geschrieben:
24. Feb 2018, 15:02
Grenzen wird das natürlich dennoch haben.
Die Frage ist, welche.

Unter der Annahme, dass das Gehirn des Wissenschaftlers im Falle de sind Designs von Experimenten rein algorithmisch arbeitet, würde "... manch­mal liefert sie auch Ant­worten auf Fragen, die wir gar nicht gestellt haben" evtl. lediglich bedeuten, dass die KI schneller und effizienter arbeitet und daher - wie beim Scach oder Go - schneller bessere Experimente findet.
Gruß
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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von seeker » 25. Feb 2018, 13:26

tomS hat geschrieben:
25. Feb 2018, 11:37
Die Frage ist, welche.
Ich sehe eine Grenze bei der Simulierbarkeit, also beim Input: Was die im Artikel getan haben, waren zunächst simulierte Experimente, die dann wohl erst hinterher z.T. in natura nachgebildet wurden.
Das wird in vielen Fällen sicher gut funktionieren, aber wenn ein Prozess so komplex ist, dass man (noch) gar nicht weiß, was alles relevant ist, womit alles man die KI füttern muss oder die benötigten Daten nicht oder nicht in der benötigten Genauigkeit zur Verfügung stehen, dann wird das Grenzen haben.

Ich denke dabei auch gerade an das was ich tue und frage mich inwieweit eine KI mir dabei helfen könnte?

Du kannst dir das so vorstellen:
Du hast eine konkrete Problemstellung (z.B. ein industrielles Produkt bzw. eine Funktionalität, die du erreichen möchtest, eigentlich hast du immer mehrere Problemstellungen parallel zu bearbeiten) und du hast eine große Maschine, wo du herausfinden möchtest, ob diese Maschine das Problem lösen könnte - und falls ja, wie gut und zu welchem Preis, wobei deine Zeit und deine Mittel um dieses Ziel zu erreichen stets viel begrenzter sind, als du es dir wünschen würdest.
Die Maschine hat dabei mindestens 15 Einstellschrauben, von denen du weißt und mit denen du die Prozess-Paramter bzw. -Bedingungen einstellen kannst, alle sind wichtig, du kannst keine vernachlässigen.
Nun ist es blöderweise so, dass wenn du an irgendeiner Schraube drehst, dass sich dann auch alle anderen Schrauben verdrehen - und zwar nichtlinear und ohne dass du bei allen sofort weißt, wie sie sich verdreht haben. Das bei jedem Versuch herauszufinden würde viel zu viel Zeit und Aufwand bedeuten, so viel Zeit hast du nicht. Auch kannst du nicht einfach alle Parameter durchspielen, denn wenn du auch nur pro Parameter 3 Werte nehmen wolltest, hättest du schon 3^15 Versuche zu machen - und wie gesagt gibt es evtl. weitere Parameter, die wichtig sind und an die du noch nicht gedachst hast oder die du aus technischen Gründen nicht messen kannst. Außerdem gibt es baulich bedingte Parameter der Anlage, die du nicht ändern kannst ohne eine neue Anlage zu bauen oder die vorhandene stark zu modifizieren.
Ein wenig kannst du simulieren, aber eben nur begrenzt. Außerdem kannst du auch die Produkte, die aus der Maschine kommen untersuchen und bewerten.
Was tust du also? Du wendest vorwiegend heuristische Verfahren an, es geht nicht anders:
Heuristik (altgr. εὑρίσκω heurísko „ich finde“; von εὑρίσκειν heurískein ‚auffinden‘, ‚entdecken‘) bezeichnet die Kunst, mit begrenztem Wissen (unvollständigen Informationen) und wenig Zeit dennoch zu wahrscheinlichen Aussagen oder praktikablen Lösungen zu kommen.[1] Es bezeichnet ein analytisches Vorgehen, bei dem mit begrenztem Wissen über ein System mit Hilfe mutmaßender Schlussfolgerungen Aussagen über das System getroffen werden. Die damit gefolgerten Aussagen können von der optimalen Lösung abweichen.
https://de.wikipedia.org/wiki/Heuristik

Du suchst also ein gut funktionierendes, stabiles Prozessfenster, das groß genug ist, damit auch bei kleineren Parameter-Schwankungen nicht gleich Ausschuss produziert wird. Das hat viel mit Erfahrung, Bauchgefühl, lesen was andere gemacht haben, Generierung von neuen Ideen, dem Blick auf winzige Details (von denen die meisten unwichtig sind, aber wie sich oft herausstellt eben nicht alle) und dem Aufstellen, Prüfen von Verwerfen von Arbeitshypothesen zu tun.

Wo könnte da eine KI helfen?
Sie könnte sicher helfen die benötigten Versuche zu minimieren, sie könnte auch helfen neue Ideen zu generieren, aber eben bis auf Weiteres nur begrenzt, weil ich am Anfang noch gar nicht unbedingt weiß, welche Details wichtig sind, welche nicht und es auch schwierig bis unmöglich ist einer Maschine das alles beizubringen, was man selbst an Detailbeobachtungen macht.

In fernerer Zukunft mag das womöglich noch einmal anders aussehen, dann wenn universelle KIs verfügbar wären.
Und was ich beschrieb ist nicht Grundlagenforschung, aber auch dort glaube ich, dass man es bei komplexeren Systemen mit ganz ähnlichen Problemen zu tun bekommt.
Grüße
seeker


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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von tomS » 25. Feb 2018, 13:56

seeker hat geschrieben:
25. Feb 2018, 13:26
Die Maschine hat dabei mindestens 15 Einstellschrauben, von denen du weißt und mit denen du die Prozess-Paramter bzw. -Bedingungen einstellen kannst, alle sind wichtig, du kannst keine vernachlässigen.
Das ist genau der Punkt!

Kursiv gesetzt ist alles, was mir bekannt ist und was in Summe den Kontext bildet. Ob jetzt KI, Heuristik, ... es geht immer warum, mit größerer Effizienz diesen einmal gewählten und bekannten Kontext zu untersuchen.

Es geht nicht darum, den Kontext zu verlassen oder zu vergrößern; erst das wäre für mich kreativ!

Bsp.: in der etablierten Quantenmechanik liegt - in allen ihren Interpretationen - eine unitären Zeitentwicklung sowie ein subjektiv stochastischer Kollaps vor. Penrose hat eine Theorie vorgeschlagen, derzufolge in einem bestimmten Regime auf Grund der Quantengravitation eine modifizierte Dynamik mit nicht-unitärer Zeitentwicklung und objektivem Kollaps existiert.

Dies wäre ein neuer Kontext! Und diesen würde die oben diskutierte KI nie finden können. Sie wäre ggf. in der Lage, Experimente zu designen, die den etablierten Kontext falsifizieren, aber sie könnte nie konstruktiv einen neuen Kontext bzw. eine neue Theorie entwerfen.
Gruß
Tom

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Re: KI auf der Spur des Quark-Gluon-Plasmas

Beitrag von seeker » 26. Feb 2018, 09:09

tomS hat geschrieben:
25. Feb 2018, 13:56
Das ist genau der Punkt!

Kursiv gesetzt ist alles, was mir bekannt ist und was in Summe den Kontext bildet. Ob jetzt KI, Heuristik, ... es geht immer warum, mit größerer Effizienz diesen einmal gewählten und bekannten Kontext zu untersuchen.

Es geht nicht darum, den Kontext zu verlassen oder zu vergrößern; erst das wäre für mich kreativ!

Ja, ich denke auch, das ist genau der Punkt.
Und es ist etwas, das interessanterweise sowohl theoretische wie experimentelle Grundlagenforschung als auch angewandte Forschung betrifft und noch ganz viele ganz andere Bereiche.
Vollumfängliche Kreativität braucht eine universelle Intelligenz, die auch in der Lage ist den Kontext zu verlassen, zu hinterfragen, über den Tellerrand zu schauen (wie zum Teufel machen wir selbst das eigentlich genau, wieso können wir das??).
Wobei ich das andere auch schon Kreativität nennen würde, in bestimmten Fällen. Wenn wir selbst uns nur in einem gegebenen Kontext bewegen, dann ist es ja auch nicht so, dass wir dabei überhaupt nicht kreativ wären/sein können.
tomS hat geschrieben:
25. Feb 2018, 13:56
Dies wäre ein neuer Kontext! Und diesen würde die oben diskutierte KI nie finden können. Sie wäre ggf. in der Lage, Experimente zu designen, die den etablierten Kontext falsifizieren, aber sie könnte nie konstruktiv einen neuen Kontext bzw. eine neue Theorie entwerfen.
Ich bin gespannt, was die Zukunft bringen wird. Interessant wird es werden, wenn zwei künftige Alpha-Go darauf trainiert werden miteinander Go zu spielen und sie irgendwann von alleine anfangen die Regeln von Go zu verändern, lieber ein anderes Go zu spielen oder lieber ganz andere Dinge zu treiben.
Grüße
seeker


Mache nie eine Theorie zu DEINER Theorie!
Denn tut man das, so verliert man zumindest ein Stück weit seine Unvoreingenommenheit, Objektivität.

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