Vous pouvez en avoir une meilleure ou une pire compréhension, mais il est clair pour nous tous qu’il n’y a qu’une seule physique. C’est du moins ce que nous pensons. Elle est régie par un ensemble de variables fondamentales, telles que la distance et le temps, qui peuvent à leur tour être utilisées pour construire des variables plus complexes, telles que l’accélération.
Cependant, si les variables fondamentales étaient différentes, nous pourrions parler d’une physique complètement différente. Et bien que cela puisse sembler tiré par les cheveux, c’est précisément ce qu’a réalisé une intelligence artificielle dont le cas vient d’être décrit dans Nature Computational Science.
Les êtres humains ne peuvent pas lutter contre ce que nous apprenons de l’environnement qui nous entoure. Dès notre plus jeune âge, nous comprenons instinctivement ce que sont la distance et le temps. Peu importe que le premier soit le nombre de pas nécessaires pour atteindre l’étreinte d’une mère et que le temps soit le nombre de sanglots après lesquels quelqu’un vient les réconforter. Le fait est que les enfants sont capables de comprendre ces variables de la physique sans aucun problème. Il est donc impossible de savoir à quoi ressemblerait un monde sans les connaître. Ce ne serait même pas possible avec les yeux d’un bébé. Mais ce serait possible depuis les yeux d’un robot.
C’est pourquoi une équipe de scientifiques de l’université de Columbia a décidé d’entraîner un algorithme d’intelligence artificielle d’une manière différente de la normale. En général, on leur apprend les bases de la façon dont ils doivent voir le monde. Mais cette fois, ils ont tout laissé libre cours à leurs premières impressions, et les résultats ont été très intéressants.
Une intelligence artificielle qui ne voit pas la physique comme nous le faisons
Pour entraîner cette intelligence artificielle, on lui a montré plusieurs images d’objets en mouvement. Ensuite, avec de nouvelles images, il a été demandé quelles variables étaient impliquées dans chacune d’elles.
Le premier était un double pendule statique. Si vous demandez à un être humain ayant des connaissances en physique, il vous dira qu’il y a quatre variables, à savoir l’angle et la vitesse angulaire de chacun des bras.
Quant à l’intelligence artificielle, elle a également détecté quatre variables, mais elles ne sont pas les mêmes. Il ne pouvait pas leur donner de noms, mais il pouvait les mesurer et construire des graphiques. Il est vrai que les deux premières étaient similaires à la façon dont nous mesurerions les angles des bras. Mais les autres n’avaient rien à voir avec la vitesse angulaire. Il serait facile de penser qu’il s’agit simplement d’une erreur. Cependant, en utilisant ces quatre variables, l’intelligence artificielle a pu parfaitement prédire les changements dans le mouvement de l’objet. Il utilisait la physique correctement, mais c’était une physique différente.
Il en allait de même lorsqu’on lui montrait d’autres objets et séquences en mouvement, comme une lampe à lave ou les flammes d’une cheminée. Les variables détectées par l’intelligence artificielle n’étaient pas les mêmes que les nôtres, mais elles fonctionnaient.
Les humains ne savent pas tout
Il est clair que les humains ont beaucoup à apprendre sur la physique. Il y a encore beaucoup de choses que nous ne savons pas. Par exemple, en physique quantique, il existe de nombreux phénomènes que nous ne comprenons pas. Les physiciens élaborent des théories, comme la théorie des cordes, pour tenter de mieux les comprendre, mais nous avons encore beaucoup de chemin à parcourir.
Et si nous n’utilisions pas tout le potentiel de la physique ? Les scientifiques se demandent depuis longtemps ce qui se passerait s’il existait une civilisation extraterrestre : comprendrait-elle la physique de la même manière que nous ? Existe-t-il des civilisations capables de mesurer et même de vivre en cinq dimensions, comme dans Interstellar ?
C’est beaucoup à supposer. Cependant, cette intelligence artificielle nous a montré que la physique va peut-être bien au-delà de ce que nous savons. Son algorithme donne des indices à ces scientifiques, mais ils n’ont aucun moyen de les expliquer. Nous devrons apprendre à lui parler pour le savoir.
