Почему для физики не подходит универсальная модель такого типа, как для языка
В языке искусственный интеллект (ИИ) создаёт так называемые базовые модели — большие универсальные системы, обученные на огромных текстовых базах данных. Они умеют справляться с разными задачами, требуя только небольших дообучений. Но в физике таких моделей пока нет, утверждает профессор Anima Anandkumar. Почему? Потому что физические процессы — это не просто последовательность слов или символов, а массивные, непрерывные и чрезвычайно масштабные явления, которые принципиально отличаются по структуре от текста.
Тексты — дискретны и обладают упорядоченной последовательностью, физика же работает с непрерывными полями и законами, которые описывают поведение материи и энергии в пространстве и времени. Для таких явлений нужны подходы, учитывающие физические законы, многомасштабность и пространственные зависимости, а не просто статистику текстовых данных.
Ограничения классических ИИ-моделей на физических данных
Для языковых моделей существуют гигантские датасеты, насчитывающие миллиарды «токенов» — единиц текста. В физике таких данных в открытом доступе гораздо меньше — лишь тысячи или сотни тысяч примеров, что далеко не дотягивает до требуемых объемов для классических трансформеров, которыми работают языковые модели.
Кроме того, чтобы смоделировать физические процессы с нужным разрешением, нужно учитывать очень длинные контексты — десятки или сотни миллиардов точек данных. Современные трансформеры не умеют эффективно обрабатывать такие объемы, потому что их вычислительная сложность растёт квадратично от длины контекста.
Таким образом, просто “накидать” данных и подогнать классическую языковую модель не получится — требуется совсем другой математический аппарат и архитектуры.
Нейронные операторы: как Анима Anandkumar решает проблему
Anima Anandkumar и её команда разработали новый подход — нейронные операторы. Это нейронные сети, где каждый слой — это не просто набор весов, а целая функция, которая оперирует над функциями как таковыми, а не над конечными точками данных. По сути, сеть учится предсказывать поведение физических полей на уровне функций и их изменений во времени и пространстве.
Такие операторы позволяют:
- Встраивать физические знания (например, закон сохранения энергии) прямо в архитектуру модели.
- Работать с многомасштабными данными, сопоставляя разные уровни детализации.
- Обрабатывать неограниченно большие области, выходя за рамки сеточной дискретизации.
Например, в прогнозировании погоды в FourCastNet используется техника обращения к естественной для сферы (планеты) базисной системе — сферическим гармоникам. Это позволяет делать долгосрочный прогноз, когда стандартные сетки быстро «распадаются» из-за накопления ошибок.
Почему физический мир в этом плане более «дружелюбен»
Несмотря на сложность, физические системы иногда менее чувствительны к точности данных, чем языковые модели к контексту. В области термоядерного синтеза Anima удалось предсказывать сбои плазмы по паре тысяч примеров и делать это миллион раз быстрее классических симуляций.
Это происходит потому, что физика подчиняется строгим законам, и даже при небольшом объеме данных ИИ, оснащённый такими знаниями, может делать точные выводы. Таким образом, именно интеллектуальное встраивание физики и даёт выигрыш, а не стахановское наращивание объёмов обучающей информации.
Как можно попробовать и где применить нейронные операторы уже сейчас
Если интересно прогнозирование погоды или моделирование физических процессов на вашем компьютере, посмотрите на FourCastNet и связанные проекты Anima Anandkumar — они используют нейронные операторы и могут запускаться на обычных GPU. Это даёт возможность быстро получать прогнозы и анализировать сложные системы, не имея доступа к суперкомпьютерам.
Для практики полезно ознакомиться с основами нейронных операторов — как они комбинируют физику и машинное обучение. На https://www.latent.space/p/anima есть детали на английском, а на нашем портале можно найти русские гайды по OpenClaw — фреймворку с похожим подходом к ИИ-агентам и моделям.
Зачем это вам и что делать дальше
Если вы работаете с физическими системами, прогнозированием, научными или инженерными задачами, подход Anima Anandkumar может коренным образом изменить вашу работу — сделать её быстрее и доступнее.
Если вы просто пользователь нейросетей, стоит знать, что универсальные языковые модели — не панацея для всего. В сфере физики и инженерии ИИ идёт своим путём, тесно сотрудничая с классической наукой.
Научиться понимать эти новые методы поможет вам быть готовым к будущему, где сочетание ИИ и законов природы позволит создавать инновации и делать сложные расчёты дома на ноутбуке, а не только в лабораториях с суперкомпьютерами.
Если хотите более подробно, ищите материалы с разбором FourCastNet и нейронных операторов, а на нашем портале полезно посмотреть полный гид по OpenClaw, чтобы лучше понимать современные модели ИИ.
Источник: “We have foundation models for language, not for physics” — Anima Anandkumar (Brandon Anderson, 2026)