« Le problème avec l’étude de l’univers qui nous entoure, c’est qu’il est tout simplement trop vaste. » Nous voilà bombardés d’informations sur l’espace, et pourtant on avance toujours à tâtons à travers les étoiles. Heureusement, avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, nous avons conquis quelques étoiles supplémentaires et continuons sur notre chemin à pas de géant.
Dans son nouveau livre, The Universe in a Box: Simulations and the Quest to Code the Cosmos, Andrew Pontzen souligne le rôle crucial de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans notre compréhension toujours croissante du cosmos. L’Observatoire Vera Rubin, par exemple, cherche des objets en mouvement ou ceux dont la luminosité change à l’aide de ces technologies. Des techniques similaires sont utilisées pour analyser la luminosité d’un grand nombre d’étoiles et déceler des planètes, contribuant ainsi à la recherche de la vie dans l’univers.
L’intelligence artificielle nous aide à explorer et à comprendre l’univers.
Nombreux sont ceux qui ont proclamé une révolution scientifique, affirmant que l’intelligence artificielle rend obsolète la méthode scientifique traditionnelle consistant à proposer et tester des hypothèses. Bien que l’IA et l’apprentissage automatique aient grandement facilité et amélioré certains aspects des approches scientifiques traditionnelles, ils ne peuvent pas les remplacer complètement. La science est également une quête de compréhension, et la découverte de nouveaux modèles dans les données n’est qu’un aspect limité de cette quête.
Un exemple célèbre est l’expérience OPERA de 2011, qui semblait montrer que les neutrinos voyagent plus vite que la lumière. Malgré la controverse entourant cette révélation, les physiciens théoriciens étaient nombreux à remettre en cause ces résultats, soupçonnant que les neutrinos devaient réellement voyager moins vite que la vitesse de la lumière. Finalement, il a été découvert qu’un câble avait été mal connecté lors de l’expérience, expliquant l’anomalie dans les mesures. En somme, les neutrinos ne voyageaient pas plus vite que la lumière, et les données suggérant le contraire étaient erronées.
Le contexte et la compréhension sont essentiels en science comme en intelligence artificielle. En Europe, si une machine prend une décision qui vous affecte personnellement, vous avez le droit de demander une explication. Explications qui doivent être compréhensibles et précises, un équilibre entre l’exactitude et la compréhensibilité étant nécessaire pour les rendre pertinentes.
Les machines peuvent-elles un jour formuler et tester de nouvelles théories sans l’aide humaine ? Ce n’est pas encore le cas, mais c’est un objectif beaucoup plus excitant, perturbateur et difficile à atteindre. Pour l’instant, nous devons continuer à combiner les pouvoirs de l’IA avec des siècles de connaissances humaines pour continuer à explorer les étoiles.
Source : Engadget
