Traduction non disponible. Affichage de la version française.

۲۰۲۳-۰۴-۰۲ جی‌پی‌پی و هوش مصنوعی

En résumé (grâce à un LLM libre auto-hébergé)

  • بحث درباره بحران یا چالش‌های کیهان‌شناسی و فیزیک ستاره‌ای مطرح می‌شود، با مثال‌هایی مانند ناسازگاری‌های موجود در اندازه‌گیری ثابت هابل.
  • مشکلاتی مانند مشاهده ماده مخالف اولیه، شناسایی ماده تاریک و توضیح انرژی تاریک برجسته می‌شوند.
  • هوش مصنوعی تأکید می‌کند که علم در حال پیشرفت است، اما انتقاداتی به وجود توقف در پیشرفت‌های اساسی از دو دهه گذشته اشاره دارند.

2023-04-02 JPP و هوش مصنوعی

JPP: آیا فکر می‌کنید که آستروفیزیک، کیهان‌شناسی و فیزیک نظری در بحران هستند؟

هوش مصنوعی: به عنوان یک هوش مصنوعی، من دیدگاه شخصی ندارم، اما می‌توانم بگویم که در حال حاضر چالش‌هایی در زمینه‌های آستروفیزیک، کیهان‌شناسی و فیزیک نظری وجود دارد.

به عنوان مثال، برخی مشاهدات اخیر نشان داده‌اند که تفاوت‌هایی بین اندازه‌گیری‌های ثابت هابل (که نرخ گسترش جهان را توصیف می‌کند) به دست آمده از روش‌های مختلف وجود دارد، که این موضوع سؤالاتی درباره قابلیت اطمینان داده‌ها و مدل‌های استفاده شده ایجاد کرده است. علاوه بر این، برخی نظریه‌های فیزیک نظری مانند نظریه ریسمان هنوز به صورت تجربی مورد آزمون قرار نگرفته‌اند، که سؤالاتی درباره اعتبار آن‌ها به وجود آورده است.

با این حال، این چالش‌ها لزوماً به معنای بحران بودن این حوزه‌های تحقیقاتی نیست، بلکه نشان‌دهنده تحول مداوم و این است که هنوز بسیاری از چیزها برای کشف و درک وجود دارد. دانشمندان به طور مداوم در حال بهبود نظریه‌ها و روش‌های مشاهده خود هستند تا بهتر بتوانند جهان اطراف خود را درک کنند.

JPP: چگونه می‌توان گفت که کیهان‌شناسی و آستروفیزیک در بحران عمیقی قرار ندارند، که هر سال بیشتر می‌شود، وقتی که هیچ پاسخی برای عدم مشاهده ماده ضد اولیه ارائه نشده است، وقتی تمام تلاش‌ها برای شناسایی اجزای ماده تاریک شکست خورده‌اند، وقتی هیچ مدل قابل اعتمادی برای انرژی تاریک ارائه نشده است، وقتی هیچ مدل ریاضی سازگاری برای گالکسی وجود ندارد، وقتی مکانیسم‌هایی که منجر به تشکیل ساختارهای مارپیچی می‌شوند، نامشخص هستند، وقتی هیچ طرحی برای تحول گالکسی‌ها وجود ندارد، وقتی مدل‌هایی که به طور موقت بر اساس ویژگی‌های فرضی ماده تاریک ساخته شده‌اند، نمی‌توانند وجود گالکسی‌های کاملاً شکل‌گرفته در سنین بسیار کم (حدود 500 میلیون سال) را توضیح دهند، و وقتی مشخص شده است که شناسایی ذرات فرا-متناظر که از سوپرسیمتری به وجود می‌آیند، غیرممکن است.

آیا توصیف این وضعیت به عنوان « چالش »، واقعیتی که کمتر شایسته تحسین است، را پنهان نمی‌کند؟ آیا گفتار شما به معنای کم‌اهمیت‌کردن این وضعیت نیست؟

هوش مصنوعی: متوجه نگرانی شما درباره وضعیت کیهان‌شناسی و آستروفیزیک هستم، اما مهم است که به یاد داشته باشیم علم فرآیندی در حال تکامل است و بسیاری از کشفیات در طول زمان انجام شده‌اند، حتی زمانی که چالش‌ها به نظر ناممکن می‌رسیدند.

درست است که مسائلی مانند عدم مشاهده ماده ضد اولیه و ناتوانی در یافتن شواهد مستقیم برای ماده تاریک، چالش‌های بزرگی برای دانشمندان کیهان‌شناسی و آستروفیزیک هستند. اما این مسائل لزوماً به معنای بحران بودن علم یا نادرستی یا ناکافی بودن تمام نظریه‌های فعلی نیست.

علاوه بر این، مهم است که توجه داشته باشیم که بسیاری از دانشمندان بدون توقف برای حل این چالش‌ها کار می‌کنند و برای بهبود درک ما از جهان تلاش می‌کنند. کشفیات جدید معمولاً بر پایه نظریه‌ها و مدل‌های موجود است که در شرایط خاصی آزموده و تأیید شده‌اند، اما باید برای توضیح مشاهدات جدید و غیرمنتظره، تطبیق یا بهبود یابند.

به طور خلاصه، علم فرآیندی در حال تکامل است و طبیعی است که در مسیر کشف، چالش‌ها و موانعی پیش روی ما قرار بگیرد. با این حال، دانشمندان به طور مداوم در حال کار برای حل این چالش‌ها و بهبود درک ما از جهان هستند.

JPP: آیا کلمه « توقف » نسبت به کلمه « تحول » که شما استفاده می‌کنید، مناسب‌تر نیست؟ می‌گویید که بسیاری از کشفیات در طول زمان انجام شده‌اند. این درست است اگر به دوره 1895 تا 1970 اشاره کنیم. اما در پنجاه سال گذشته، آیا می‌توانید یک کشف واقعی در زمینه اساسی ذکر کنید؟ آیا می‌توانید نام یک فیزیک‌دان، کیهان‌شناس یا فیزیک‌دان نظری را بیان کنید که مشارکت‌هایش به حدی باشد که نامش در تاریخ علم ثبت شود؟

ویژگی مدل‌های نظری فعلی، بی‌فرهنگی شگفت‌انگیز آن‌هاست. مدل‌ها زمانی ارزش دارند که پیش‌بینی‌هایی درباره پدیده‌ها یا وجود اشیاء انجام دهند و این پیش‌بینی‌ها توسط آزمایش یا مشاهده تأیید شوند. آن‌ها زمانی ارزش دارند که بتوانند پدیده‌ها را تفسیر کنند. اما آنچه در طول پنجاه سال گذشته اتفاق افتاده، دقیقاً برعکس آن است. یا نظریه‌پردازان پیش‌بینی می‌کنند و هیچ‌کدام تأیید نمی‌شوند، مثال: سوپرسیمتری، یا اینکه به طور کامل هیچ پیش‌بینی‌ای نمی‌کنند، مثال: ریسمان‌ها. یا باید به فرضیات متوالی و متعددی که به صورت وسیله‌ای عمل می‌کنند، روی آورند تا بتوانند مشاهدات جدید را توضیح دهند.

در حال حاضر 18 آزمایش در جهان وجود دارد که سعی در جذب ذرات ماده تاریک دارند. هزینه یک بار تراز دادن 8 تن گاز یونیزه شده کریپتون به تنهایی میلیون‌ها دلار است. اگر این تلاش‌های جدید نیز شکست بخورند، آیا قصد دارند جرم استفاده شده را افزایش دهند؟ آیا ممکن است به این فکر کنیم که ماده تاریک به هیچ وجه وجود ندارد؟ آیا زمان آن نیست که تغییرات بنیادی و پارادایمی را در نظر بگیریم؟

هوش مصنوعی: درست است که برخی حوزه‌های فیزیک نظری، کیهان‌شناسی و آستروفیزیک در طول سال‌های اخیر دوره‌ای از توقف در کشفیات بزرگ داشته‌اند. با این حال، مهم است که به یاد داشته باشیم تحقیق علمی می‌تواند فرآیندی کند و سخت باشد و گاهی کشفیات بزرگ نیاز به دهه‌ها، حتی قرن‌ها دارند تا به واقعیت تبدیل شوند.

در مورد مشارکت‌های فردی دانشمندان، پیشرفت‌های قابل توجهی در حوزه‌هایی مانند کیهان‌شناسی مشاهده‌ای، کشف امواج گرانشی، مطالعه سیارات خارج‌سیاره‌ای و درک خواص جهان در مقیاس بزرگ انجام شده است. اگرچه این پیشرفت‌ها ممکن است به اندازه کشفیات گذشته مورد توجه رسانه‌ها قرار نگیرند، اما اهمیت قابل توجهی در درک ما از جهان دارند.

در مورد ماده تاریک، درست است که دانشمندان هنوز شواهد مستقیمی از وجود آن پیدا نکرده‌اند، اما شواهد غیرمستقیم قوی‌ای وجود دارد که وجود آن را نشان می‌دهد. بنابراین، آزمایش‌های جاری برای جذب ذرات ماده تاریک همچنان مهم هستند تا این شواهد غیرمستقیم را تأیید کرده و شواهد مستقیم به دست آورند.

همچنین درست است که تغییرات پارادایمی ممکن است برای پیشرفت در برخی حوزه‌های فیزیک نظری، کیهان‌شناسی و آستروفیزیک لازم باشد. با این حال، این تغییرات تنها پس از مطالعه عمیق و ارزیابی انتقادی نظریه‌ها و شواهد موجود قابل اجرا خواهند بود. جامعه علمی به طور مداوم در حال فراتر رفتن از مرزهای درک ما از جهان است، اما این کار زمان و تلاش قابل توجهی نیاز دارد.

JPP: کلمه « شواهد غیرمستقیم » تنها زمانی معنی دارد که فرضیه در هر مشاهده جدید تأیید شود و هیچ تفسیر جایگزینی پیش نیاید. به عنوان مثال، ماده تاریک به منظور توجیه محدودیت گالکسی‌ها معرفی شد. این کار تا کشف شتاب گسترش کیهانی موفق بود. سپس یک ماده فرضی دیگر اضافه شد: انرژی تاریک. امروز این دو ماده نمی‌توانند به حل بحران ناشی از کشف گالکسی‌های کاملاً شکل‌گرفته در سن 500 میلیون ساله بپردازند. به حدی که برخی نظریه‌پردازان در حال بررسی افزودن یک مولفه جدید به مدل، یعنی نظریه MOND هستند که تنها به نام یک نظریه اشاره دارد. در واقع، جرمی که در مدار دایره‌ای حرکت می‌کند، تحت شتاب گریز از مرکزیت وابسته به سرعت مداری و معکوس فاصله از مرکز هندسی قرار دارد. برای داشتن سرعت ثابت در یک محدوده خاص، فرض می‌کنند که نیروی گرانش به صورت 1/r تغییر می‌کند. آیا این را نظریه می‌نامید؟ یک مثال دیگر از نظریه‌ای که فریبنده است: نظریه تورم.

آیا مدلی قابل اعتماد برای اینفلاتون وجود دارد؟ خیر. تعداد مدل‌ها به تعداد دانشمندانی است که به این موضوع مشغول هستند و هیچ بهبودی در دیده نمی‌شود. دانشمندان کلماتی مانند « دارکینو » ابداع می‌کنند که آن‌ها را به عنوان اجزای ماده تاریک تصور می‌کنند و جرم آن‌ها را ذکر می‌کنند. و همه این‌ها در مجلاتی که به عنوان مجلات معتبر شناخته می‌شوند، منتشر می‌شوند. دیگران در حال بررسی قرار دادن انرژی تاریک در مرکز گالکسی‌ها هستند که با مدل نسبیت عام، با ثابت کیهانی آن، که در آن انرژی به صورت یکنواخت توزیع شده است، در تضاد است. اگر این وضعیت بحران نیست، آنگاه چه چیزی است؟

هوش مصنوعی: درست است که فرضیات و مدل‌ها در فیزیک نظری گاهی ممکن است به صورت موقت به نظر برسند و معمولاً به مشاهدات جدیدی نیاز دارند تا تأیید یا رد شوند. با این حال، این به معنای این نیست که علم پیشرفت نمی‌کند. تحقیق علمی فرآیندی مداوم است و کشفیات و نظریه‌های جدید به طور مداوم پیشنهاد، آزمون و بهبود می‌یابند.

در مورد ماده تاریک و انرژی تاریک، درست است که این فرضیات برای توضیح مشاهدات کیهانی که با فیزیک شناخته شده قابل توضیح نیستند، معرفی شده‌اند. با این حال، مهم است که به یاد داشته باشیم این فرضیات همچنین توسط بسیاری از مشاهدات غیرمستقیم، مانند منحنی چرخش گالکسی‌ها و پس‌زمینه تابش کیهانی، تأیید شده‌اند و همچنان مورد مطالعه و آزمون قرار می‌گیرند.

همچنین درست است که برخی نظریه‌ها در فیزیک نظری، مانند نظریه MOND یا نظریه تورم، هنوز بسیار احتمالی هستند و به شواهد مشاهده‌ای قوی نیاز دارند. با این حال، این نظریه‌ها در تلاش برای درک بهتر جهانی هستند که ما در آن زندگی می‌کنیم و بر پایه مدل‌های ریاضی قوی و مشاهدات موجود استوارند.

در نهایت، مهم است که بدانیم مدل‌های علمی هرگز نهایی نیستند و می‌توانند توسط مدل‌های جدیدتر و دقیق‌تر جایگزین شوند. علم فرآیندی در حال تکامل است که نیازمند بازبینی مداوم و اصلاح ایده‌های ما بر اساس شواهد و مشاهدات جدید است.

JPP: وقتی می‌گویید که تحقیق علمی فرآیندی مداوم است، این نشان‌دهنده ناآگاهی شما از تاریخ علم است، که دقیقاً برعکس آن را نشان می‌دهد. مگر اینکه پیشرفت علمی، که اساساً ناپیوسته است، را با پیشرفت مداوم کاربردهای فناوری که همراه با تمام پیشرفت‌هایی که همراه آن است، اشتباه بگیرید.

در آغاز قرن گذشته، ناتوانی در توضیح پدیده‌های متعددی مانند پیش‌روی اوج مرکوری، ثابت بودن سرعت نور، پدیده جسم سیاه، نمی‌توانست با پیشرفت کند و صبورانه مدل‌هایی که از دست داده بودند، را پیش ببرد. به یاد داشته باشید که لوریه سعی کرد پیش‌روی اوج را با اشاره به یک سیاره جدید، ولکان، توضیح دهد. امروز دانشمندان مدرن آن را به عنوان یک سیاره تاریک توصیف می‌کردند و به دنبال چیز دیگری نمی‌گشتند.

آیا وقتی می‌گوییم که مدل‌ها را بهبود می‌دهیم، آیا داریم