Is the end of Insight in Sight ?

要約

深い学習の台頭は、洞察の長年の科学的理想、つまり根本的なメカニズムを明らかにすることにより現象を理解する人間の能力に挑戦します。
多くの最新のアプリケーションでは、正確な予測は解釈可能なモデルを必要としなくなり、説明可能性が現実的であるか意味のある目標であるかについての議論を促します。
物理学における私たちの観点から、私たちは具体的なケーススタディ：ボルツマン方程式によって支配された希少なガスダイナミクス問題について訓練された物理学に基づいたニューラルネットワーク（PINN）を通じてこの緊張を調べます。
システムの明確な構造と十分に理解された管理法にもかかわらず、訓練されたネットワークの重みはガウス分散ランダムマトリックスに似ており、関与する物理的原理の明白な痕跡はありません。
これは、深い学習と従来のシミュレーションが同じ結果への明確な認知パスに従う可能性があることを示唆しています – 1つは機械的洞察に基づいており、もう1つは統計的補間に基づいています。
私たちの調査結果は、説明可能なAIの限界と、解釈可能性が人為的推論において普遍的な基準を還元することができるかどうかについての重要な疑問を提起します。

要約(オリジナル)

The rise of deep learning challenges the longstanding scientific ideal of insight – the human capacity to understand phenomena by uncovering underlying mechanisms. In many modern applications, accurate predictions no longer require interpretable models, prompting debate about whether explainability is a realistic or even meaningful goal. From our perspective in physics, we examine this tension through a concrete case study: a physics-informed neural network (PINN) trained on a rarefied gas dynamics problem governed by the Boltzmann equation. Despite the system’s clear structure and well-understood governing laws, the trained network’s weights resemble Gaussian-distributed random matrices, with no evident trace of the physical principles involved. This suggests that deep learning and traditional simulation may follow distinct cognitive paths to the same outcome – one grounded in mechanistic insight, the other in statistical interpolation. Our findings raise critical questions about the limits of explainable AI and whether interpretability can – or should-remain a universal standard in artificial reasoning.

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