論文の概要: Is the end of Insight in Sight ?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04627v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 16:57:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 18:52:34.958731
• Title: Is the end of Insight in Sight ?
• Title（参考訳）: Insightの終わりは見えるか?
• Authors: Jean-Michel Tucny, Mihir Durve, Sauro Succi,
• Abstract要約: ボルツマン方程式が支配する希薄気体力学問題に関する物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN) システムの明確な構造とよく理解された統治法にもかかわらず、訓練されたネットワークの重みはガウス分布のランダム行列に似ている。 このことは、ディープラーニングと従来のシミュレーションは、同じ結果に異なる認知経路を辿る可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 深層学習の台頭は、長年の科学的理想である洞察 - 基礎となるメカニズムを明らかにすることで現象を理解する能力 - に挑戦する。 現代の多くの応用において、正確な予測は解釈可能なモデルを必要としないため、説明可能性(英語版)が現実的であるか、あるいは意味のある目標であるかについての議論が進められている。 物理の立場からは、ボルツマン方程式が支配する希薄気体力学の問題をトレーニングした物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)という具体的なケーススタディを通して、この緊張関係を考察する。 システムの明確な構造とよく理解された統治法にもかかわらず、訓練されたネットワークの重みはガウス分布のランダム行列に似ており、物理的な原理の明確な痕跡はない。 これは、深層学習と伝統的なシミュレーションが、同じ結果に異なる認知経路を辿る可能性があることを示唆している。 我々の発見は、説明可能なAIの限界と、解釈可能性が人工推論において普遍的な標準を維持できるかどうかに関する批判的な疑問を提起する。

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