Esistiamo in uno spazio tridimensionale.
All'interno di questo spazio, percepiamo lo spazio tridimensionale basandoci su informazioni visive, che sono meramente un'immagine bidimensionale.
Questo significa che le nostre menti contengono un'immagine dello spazio tridimensionale, e noi applichiamo una mappatura inversa delle informazioni visive bidimensionali su questa immagine tridimensionale.
Prevedo che, applicando questo principio, gli esseri umani potrebbero potenzialmente percepire lo spazio quadridimensionale. Sebbene non possiamo creare spazio o oggetti quadridimensionali nello spazio fisico reale,
è possibile simulare spazio e oggetti quadridimensionali usando i computer. Mappando questo spazio quadridimensionale simulato su un piano bidimensionale, gli esseri umani possono cogliere visivamente le informazioni.
Poi, se gli esseri umani imparassero i comportamenti e le prospettive di tale spazio e oggetti quadridimensionali, alla fine sarebbero in grado di creare uno spazio quadridimensionale nelle loro menti.
Tuttavia, questa è solo una possibilità, e tale addestramento richiederebbe probabilmente una quantità considerevole di tempo.
Inoltre, anche se si acquisisse la capacità di percepire lo spazio quadridimensionale, non ci sarebbero quasi situazioni in cui questa capacità potrebbe essere applicata.
La Percezione Quadridimensionale dell'IA
D'altra parte, lo stesso può essere raggiunto con l'IA. Inoltre, l'IA potrebbe essere in grado di sfruttare questa capacità di percezione spaziale quadridimensionale.
Ad esempio, con la percezione spaziale quadridimensionale, l'IA potrebbe disegnare e comprendere grafici quadridimensionali.
Gli esseri umani possono cogliere solo informazioni visive su un piano bidimensionale a colpo d'occhio. Pertanto, anche se un grafico tridimensionale viene disegnato e riconosciuto tramite mappatura inversa, ci saranno comunque parti nascoste e oscurate alla vista.
Mentre una parte significativa di un grafico tridimensionale diventa invisibile, un grafico quadridimensionale celerebbe ancora più dati.
Sebbene ruotare il grafico possa rivelare le parti nascoste, ciò si allontana dall'obiettivo di cogliere intuitivamente i dati a colpo d'occhio.
Al contrario, l'IA non ha bisogno di essere vincolata da informazioni visive planari bidimensionali. È possibile dotare virtualmente l'IA di visione spaziale tridimensionale o quadridimensionale e addestrarla.
Ciò consentirebbe all'IA di cogliere grafici tridimensionali e quadridimensionali in modo nativo dimensionale e panoramico, senza che i dati siano nascosti o richiedano rotazione.
Inoltre, ciò non si limita a quattro dimensioni; logicamente, le dimensioni possono essere aumentate all'infinito a cinque, dieci, venti e oltre.
Comprendere i Grafici Multidimensionali
La capacità di cogliere i grafici in modo panoramico consente, ad esempio, l'analisi delle tendenze su più dimensioni. Anche i confronti di grandezza e la comprensione dei rapporti possono essere eseguiti in modo intuitivo.
Permette inoltre l'analisi di modelli di dati, come dati simili o analoghi. Inoltre, può aiutare a scoprire regolarità e leggi.
Questo va oltre la semplice corrispondenza di modelli di dati multidimensionali, in cui l'IA esistente eccelle, consentendo una comprensione più profonda dei dati.
Ad esempio, anche se esistono modelli identici all'interno di combinazioni di dimensioni completamente diverse, la semplice corrispondenza di modelli multidimensionali probabilmente farebbe fatica a trovarli.
Tuttavia, con la visione multidimensionale, se le forme sono simili, dovrebbero essere immediatamente riconoscibili, anche attraverso diverse combinazioni dimensionali.
Inoltre, oltre a utilizzare semplicemente gli assi dimensionali che accompagnano i dati di input, è anche possibile esplorare strutture dimensionali che rendono più facile la comprensione dei dati espandendo o contraendo assi specifici, trasformandoli logaritmicamente, o mappando più assi allo stesso numero di assi diversi senza ridurne la dimensionalità.
Così, addestrando la capacità di visione multidimensionale, diventa possibile cogliere le strutture dei dati in modo panoramico – un compito difficile sia per gli esseri umani che per l'IA convenzionale – aprendo il potenziale per scoprire nuove intuizioni e leggi da esse.
Accelerare l'Innovazione di Paradigma
La capacità di cogliere dati ad alta dimensione in modo nativo senza mapparli a dimensioni inferiori suggerisce un potenziale significativo.
Ad esempio, la teoria eliocentrica fu inventata per adattare i dati delle osservazioni astronomiche a formule matematiche facilmente comprensibili. La comprensione geocentrica, che postulava il sole che girava intorno alla Terra, non riusciva a mappare i dati osservativi a formule comprensibili, portando all'invenzione dell'eliocentrismo.
Tuttavia, se i dati delle osservazioni astronomiche potessero essere compresi in modo nativo senza riduzione di dimensione, leggi di tipo eliocentrico avrebbero potuto essere scoperte molto prima.
Allo stesso modo, invenzioni scientifiche come la teoria della relatività e la meccanica quantistica avrebbero potuto essere realizzate molto prima se i dati multidimensionali fossero stati compresi in modo panoramico nelle loro dimensioni native.
Ciò implica che l'innovazione di paradigma, portando alla scoperta di varie teorie e leggi ancora sconosciute all'umanità, potrebbe essere accelerata dall'IA nativa dimensionale.
Conclusione
L'IA addestrata a essere nativa dello spazio multidimensionale, sfruttando le sue capacità cognitive spaziali multidimensionali – che vanno oltre l'emulazione umana – potrebbe espandere rapidamente l'ambito dei paradigmi nella scienza e nell'accademia.
I paradigmi tendono a moltiplicarsi piuttosto che semplicemente a spostarsi. Anche se vengono inventati nuovi paradigmi, non siamo necessariamente tenuti a seguirli.
Naturalmente, l'IA probabilmente spiegherà i paradigmi scoperti in dimensioni complesse mappandoli a dimensioni inferiori in un modo che sia facile per noi da capire.
Tuttavia, i paradigmi di dimensioni eccessivamente elevate potrebbero rimanere al di là della comprensione umana. Inoltre, sarà probabilmente impossibile comprendere tutti i paradigmi vastamente espansi.
In uno scenario del genere, potremmo trovarci a vivere circondati da prodotti e sistemi che funzionano efficacemente, anche se non ne comprendiamo appieno i principi sottostanti.
Come ingegnere, preferirei non immaginare una situazione del genere, ma per molte persone, potrebbe non essere molto diversa da come stanno le cose oggi.