Die Begründung steht in https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsp...
Es wirkt wie eine Auszeichnung für das Hopfield-Netzwerk und die Boltzmann machine; überraschend ist, dass Terry Sejnowski, der bei Letzterer eine große Rolle spielte, fehlt.
Da sein Name im Begründungsdokument auftaucht, wurde er vermutlich berücksichtigt; es könnte aber eine jener bedauerlichen Auslassungen in der Geschichte des Nobelpreises sein, die entstehen, weil Einfluss schwer zu messen ist.
Ich frage mich, ob das die allgemein akzeptierte Geschichte neuronaler Netze ist. Rosenblatt und das Perceptron kenne ich, aber ich habe nie gehört, dass Hopfield-Netzwerke oder Boltzmann machines historisch ein so großes Gewicht hatten.
Die Erklärungen, die ich gelesen habe, waren alle mathematisch und konzentrierten sich auf Computational Graphs samt magischer Backpropagation. Ehrlich gesagt sehe ich Backpropagation eher als eine Art Memoisierung von Zwischenergebnissen. Diese Erklärungen betonten auch, Begriffe wie „Synapse“ zu vermeiden und stattdessen Wörter wie „Unit“ zu verwenden.
Nach dem Turing Award ist Terry Sejnowski damit zum zweiten Mal außen vor geblieben.
Ob sich diese Felder sinnvoll voneinander abgrenzen lassen, ist Geschmackssache. Heutzutage ist es einfach in Mode, sich mehrere miteinander verbundene, aber autonome Bereiche vorzustellen.
Hervorragender Rückblick auf die Karriere von John Hopfield: https://pni.princeton.edu/sites/g/files/toruqf321/files/docu...
„Als Mitglied der Academy konnte ich solche Arbeiten ohne Begutachtung veröffentlichen. Heute ist das nicht mehr der Fall, was ein trauriger Kommentar zu bestimmten Aspekten des wissenschaftlichen Publizierens und der Förderung von Originalität ist.“
Mitglieder der National Academy können, wenn sie diesen Weg statt einer normalen Einreichung wählen, weiterhin ihre Gutachter selbst auswählen, und das Review ist nicht anonym.
Der Inhalt der Begutachtung wird zwar nicht veröffentlicht, aber nach Erscheinen des Papers werden die Identitäten der Gutachter offengelegt. Ein Mitglied kann also nicht einfach irgendeinen Unsinn behaupten, aber es ist weiterhin ein sehr ungewöhnliches Verfahren.
Das wirkt wie eine Art Eingeständnis der Royal Academy of Sciences, dass die Physikforschung stagniert.
Die Stringtheorie hat die theoretische Hochenergiephysik fast ein halbes Jahrhundert lang erstickt, ohne etwas vorzuweisen, und viele andere Bereiche der Grundlagenphysik scheinen gewissermaßen abgeschlossen zu sein.
Das halte ich für sehr ungenau. Eher fühlt es sich so an, als wolle man auf das heiße Thema Machine-Learning-/KI-Hype aufspringen.
Die Physik als Disziplin insgesamt stagniert keineswegs. Bei der Grundlagenphysik kann man eher von Stagnation sprechen, weil niemand eine Vorstellung davon hat, wie man Experimente entwickeln soll, die konkurrierende Theorien unterscheiden. Trotzdem gab es in den letzten Jahren interessante Entwicklungen, etwa die Arbeiten von Jonathan Oppenheim und seinen Co-Autoren.
Außerdem ist „Physik“ nicht dasselbe wie „Grundlagenphysik“. Die Physik komplexer Systeme, von korrelierten Elektronensystemen über kondensierte Materie bis hin zu Galaxien und Kosmologie, ist alles andere als tot, sondern sehr aktiv.
Überhaupt nicht. Physik besteht nicht nur aus Hochenergiephysik und Kosmologie, und auch in kleineren Teilbereichen gibt es genug nobelpreiswürdige Beiträge. Dass Deep Learning zum Top-Kandidaten wurde, ist wirklich merkwürdig.
In der Hochenergie- oder Grundlagenphysik fühlt es sich so an, als hätten wir möglicherweise die Grenzen dessen erreicht, was wir tun können, solange wir keinen Zugang zu Energieniveaus oder Extremzuständen bekommen, die derzeit nicht herstellbar sind.
Soweit ich gelesen habe – ich bin kein professioneller Physiker –, ist Stringtheorie nicht überprüfbar, solange man Schwarze Löcher nicht direkt untersuchen oder zumindest keinen Teilchenbeschleuniger in der Größe der Mondumlaufbahn bauen kann. Viele andere vorgeschlagene Theorien sind ähnlich.
Es gibt auch die Spekulation, dass der hypothetische neunte Planet ein vom Sonnensystem eingefangenes ursprüngliches Schwarzes Loch sein könnte. Auf Grundlage der Bahnen von Kometen und Kuipergürtel-/TNO-Objekten wird in den fernen äußeren Bereichen des Sonnensystems ein Planet mit der ein- bis fünffachen Erdmasse vorhergesagt; ein Schwarzes Loch dieser Masse wäre etwa so groß wie eine Murmel bis zu einem Golfball, hätte aber in einem Abstand von einem Erdradius eine Schwerkraft von 1 bis 5 g.
Wenn ein solches Objekt tatsächlich existiert, läge es in Reichweite einer Raumsonde; man könnte also ein Schwarzes Loch untersuchen, und das könnte ein Hinweis zur Auflösung der Stagnation sein.
Wenn so etwas nicht möglich ist, wäre es vielleicht besser, sich auf andere zugängliche Physikfelder mit großer praktischer Wirkung zu konzentrieren, etwa Supraleitung, Physik kondensierter Materie oder Plasma-/Fusionsforschung.
Auch Max Planck wurde von einem Professor gesagt, er solle keine Physik betreiben, weil „fast alles bereits entdeckt“ sei. Planck antwortete, er wolle nicht unbedingt etwas entdecken, sondern die Grundlagen lernen.
Was, wenn der nächste Durchbruch so komplex ist, dass er mit dem heutigen mathematischen/physikalischen Denken nicht direkt zugänglich ist?
Es scheint keinen Grund zu geben, stetigen Fortschritt zu erwarten. Zum Beispiel weiß niemand, wie lange es dauern wird, die Riemannsche Vermutung zu beweisen.
Das riecht wirklich nach Verzweiflung. Und das ist wirklich traurig.
Fortschritte in der echten Physik sind ein Kernbestandteil der dringend notwendigen Nachhaltigkeitstransformation. In einer normalen Gesellschaft, die Selbsterhalt ernst nimmt, sollte man nicht nach irgendwelchen sekundären Strohhalmen greifen müssen, um die Notwendigkeit von Grundlagen- und angewandter Physikforschung insgesamt zu rechtfertigen.
Einschließlich des Wortspiels von unserer kollektiven Halluzination sollten wir ernsthaft darüber nachdenken, ob wir einen Kipppunkt erreicht haben, der unsere Fähigkeit untergräbt, überhaupt im Sinne langfristiger Interessen zu handeln. Nebenbei: Ich will damit nicht den Wert der Preisträger selbst herabsetzen.
Es ist wirklich erstaunlich, dass Hopfield in mehreren Bereichen nobelpreiswürdige Beiträge geleistet hat.
Dynamisches Korrekturlesen (Biochemie/Biophysik), Hopfield-Netzwerke (Machine Learning), Elektronentransfer über große Distanzen (Physik) und noch viel mehr. Es ist erfreulich, dass er nun endlich ausgezeichnet wurde.
Aus Sicht von jemandem, der in theoretischer Physik promoviert hat und seit vier Jahren Deep Learning macht, ergibt diese Auszeichnung als Physikpreis überhaupt keinen Sinn.
Schon wenn man nur die offizielle Mitteilung des Nobelkomitees liest, wirkt der Versuch, neuronale Netze mit Physik zu verknüpfen, ziemlich erzwungen. Wenn man dann zu fragen beginnt, was tatsächlich der Einfluss auf die Physik war und ob die wichtigsten Arbeiten von Hinton und Hopfield wirklich von der Physik beeinflusst waren, hält diese Logik kaum noch stand.
Auch die Aussage, es sei sinnvoll, KI-Forschung auszuzeichnen, weil die Physik stagniere, ist falsch. Stringtheorie ist nur ein Teil der theoretischen Hochenergiephysik und mag sich in einer Art Moment wie ein „KI-Winter“ befinden, aber viele andere Bereiche der Physik entwickeln sich schnell weiter und liefern interessante Ergebnisse.
Nobelpreise werden oft ziemlich spät vergeben, daher gibt es aus den 1980er-Jahren noch viele Arbeiten mit großem Einfluss, die bisher nicht ausgezeichnet wurden. Das Rasterkraftmikroskop ist ein gutes Beispiel.
Es ist auch falsch, allein anhand jüngerer Ergebnisse eines Teilgebiets zu sagen: „In diesem Feld gab es nichts Wertvolles.“ Selbst wenn man Stringtheorie vollständig als Fiktion abtut, gab es wichtige Ergebnisse der theoretischen Physik wie die Begründung der konformen Feldtheorie, die nie mit einem Nobelpreis anerkannt wurden. Wenn der Preis an andere wichtige physikalische Arbeiten ginge, wäre das in Ordnung, aber die heutige Bekanntgabe wirkt ziemlich seltsam.
Um mit einem Witz eines Freundes zu schließen, der in der Physik geblieben ist: „Das Komitee hat sich offenbar alle Physiker angesehen, die die Wissenschaft verlassen haben, und entschieden, dass alles, was sie jetzt tun, preiswürdig ist. Demnächst vergeben sie den Preis vielleicht für Kryptowährungen oder Hochfrequenzhandel.“
Selbst wenn die Physik nicht völlig stagniert, wäre nicht doch ein gewisses Maß an Selbstreflexion nötig?
Ich verstehe, dass es wichtig und lohnend ist, neue Theorien zu entwickeln, aber in den letzten 30 Jahren scheint der Großteil der Physik in zwei Richtungen zu gehen: Entweder man lässt Teilchen kollidieren und analysiert Daten, oder man baut nicht falsifizierbare mathematische Modelle.
Wenn die nächste Entdeckung „neuer Physik“ kommt, die bessere Chips oder Raketenantriebe und Ähnliches ermöglicht, wird sie meiner Meinung nach wahrscheinlich ziemlich schnell einen Nobelpreis bekommen, ähnlich wie mRNA.
Hopfield-Netzwerke stehen der Physik viel näher als der Biologie. Trotzdem stimme ich zu, dass Forschende zur konformen Feldtheorie vor Hopfield oder Hinton hätten anerkannt werden sollen.
Jim Simons hätte ihn meiner Ansicht nach ebenfalls verdient. Persönlich eher noch wegen seiner Arbeit bei RenTec als wegen der Chern-Simons-Theorie.
Hopfields Paper erschien in der Sektion Biophysik der Proc. Natl. Acad. Sci., und danach erschienen in Zeitschriften wie Phys Review A massenhaft Arbeiten zu Spingläsern. Eine gewisse Verbindung zur Physik gibt es also.
Ich habe gerade ein Live-Radiointerview gehört, in dem Hinton die Nachricht offenbar in einem kleinen Hotelzimmer irgendwo in Kalifornien erhielt und ziemlich perplex war.
Der Moderator freute sich, aber als es genauer darum ging, wofür er den Preis bekommen hatte, begann Hinton über KI-Bedenken zu sprechen, und das Interview dauerte nicht lange. Seine Dankesrede könnte ziemlich interessant werden.
Ich hoffe, er spricht der Macht gegenüber viele Wahrheiten aus.
Vielleicht frisst diese Fixierung Hinton gerade auf. Oder es ist eine Art Oppenheimer-Schuldgefühl.
Nächstes Jahr bekommen dann die Erfinder von Excel den Preis. Schließlich ist es eine Verkörperung des mathematischen Universums.
Dann könnte ich dem Vorgänger Lotus 123 zustimmen. Wenn künstliche neuronale Netze einen Physikpreis verdienen, dann verdient es das auch.
In gewisser Weise ergibt es Sinn, im Namen der Physik KI-Forschende auszuzeichnen. Ich kenne viele Physik-Promovierte, die dank KI Jobs bekommen haben und jetzt als Data Scientists arbeiten.
Spaß beiseite: Soweit ich es verstehe, steckt die Physik etwas fest, weil Experimente an den Grenzen unseres Wissens schwierig sind. Dann ergibt es in gewissem Maße Sinn, Menschen auszuzeichnen, die nützliche Werkzeuge für die Physik geschaffen haben.
„Experimente an den Grenzen unseres Wissens sind schwierig“ gilt vor allem für die Grundlagenphysik.
In vielen Bereichen der angewandten Physik wie Materialien, Kernfusion, Biophysik oder Atmosphärenphysik liegt die Hauptbeschränkung darin, komplexe Systeme zu verstehen. Diese Felder sind auch gesellschaftlich sehr wichtig.
Laut Seite 10 dieses Links existieren Elementarteilchen wie das Higgs-Boson nach hochenergetischen Kollisionen nur für eine sehr kurze Zeit, und ihre Existenz muss aus Tracking-Informationen und Energieablagerungen in großen elektronischen Detektoren erschlossen werden.
Da das erwartete Detektorsignal sehr selten ist und von häufigeren Hintergrundprozessen imitiert werden kann, habe man künstliche neuronale Netze trainiert, um Teilchenzerfälle zu identifizieren und die Analyseeffizienz zu erhöhen, indem sie bestimmte Muster in den mit hoher Geschwindigkeit erzeugten großen Mengen an Detektordaten herausfiltern.
Wenn ich solche Sätze ohne weitere Einschränkungen lese, macht mir das Sorgen. Ähnliche Formulierungen findet man auch bei der ersten Gravitationswellendetektion von LIGO. Ich wünschte, man würde begründen, warum das nicht wie „Wir haben etwas gebaut, das wiederholt mit der Schlussfolgerung als Voraussetzung trainiert wurde“ klingen sollte.
Aus Sicht des gesellschaftlichen Vertrauens gibt es genügend Gründe zu glauben, dass solche bedeutenden Entdeckungen so sind, wie berichtet. Trotzdem würde ich gerne sehen, wie die statistische Grundlage aussieht, die die Gültigkeit einer Beobachtung absichert, wenn die Beobachtung selbst per Definition neu ist, nie zuvor detektiert wurde und es außerhalb von Simulationen keinen vorherigen Testset-Baseline gibt. Auch wenn die Wahrscheinlichkeit groß ist, dass ich es nicht richtig verstehe.
Interessant. In diesem Text werden auch LeCun, Bengio, Schmidhuber, Hochreiter und andere mit erwähnt.
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Die Begründung steht in https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsp...
Es wirkt wie eine Auszeichnung für das Hopfield-Netzwerk und die Boltzmann machine; überraschend ist, dass Terry Sejnowski, der bei Letzterer eine große Rolle spielte, fehlt.
Die Erklärungen, die ich gelesen habe, waren alle mathematisch und konzentrierten sich auf Computational Graphs samt magischer Backpropagation. Ehrlich gesagt sehe ich Backpropagation eher als eine Art Memoisierung von Zwischenergebnissen. Diese Erklärungen betonten auch, Begriffe wie „Synapse“ zu vermeiden und stattdessen Wörter wie „Unit“ zu verwenden.
Hervorragender Rückblick auf die Karriere von John Hopfield: https://pni.princeton.edu/sites/g/files/toruqf321/files/docu...
„Als Mitglied der Academy konnte ich solche Arbeiten ohne Begutachtung veröffentlichen. Heute ist das nicht mehr der Fall, was ein trauriger Kommentar zu bestimmten Aspekten des wissenschaftlichen Publizierens und der Förderung von Originalität ist.“
Der Inhalt der Begutachtung wird zwar nicht veröffentlicht, aber nach Erscheinen des Papers werden die Identitäten der Gutachter offengelegt. Ein Mitglied kann also nicht einfach irgendeinen Unsinn behaupten, aber es ist weiterhin ein sehr ungewöhnliches Verfahren.
Das wirkt wie eine Art Eingeständnis der Royal Academy of Sciences, dass die Physikforschung stagniert.
Die Stringtheorie hat die theoretische Hochenergiephysik fast ein halbes Jahrhundert lang erstickt, ohne etwas vorzuweisen, und viele andere Bereiche der Grundlagenphysik scheinen gewissermaßen abgeschlossen zu sein.
Die Physik als Disziplin insgesamt stagniert keineswegs. Bei der Grundlagenphysik kann man eher von Stagnation sprechen, weil niemand eine Vorstellung davon hat, wie man Experimente entwickeln soll, die konkurrierende Theorien unterscheiden. Trotzdem gab es in den letzten Jahren interessante Entwicklungen, etwa die Arbeiten von Jonathan Oppenheim und seinen Co-Autoren.
Außerdem ist „Physik“ nicht dasselbe wie „Grundlagenphysik“. Die Physik komplexer Systeme, von korrelierten Elektronensystemen über kondensierte Materie bis hin zu Galaxien und Kosmologie, ist alles andere als tot, sondern sehr aktiv.
Soweit ich gelesen habe – ich bin kein professioneller Physiker –, ist Stringtheorie nicht überprüfbar, solange man Schwarze Löcher nicht direkt untersuchen oder zumindest keinen Teilchenbeschleuniger in der Größe der Mondumlaufbahn bauen kann. Viele andere vorgeschlagene Theorien sind ähnlich.
Es gibt auch die Spekulation, dass der hypothetische neunte Planet ein vom Sonnensystem eingefangenes ursprüngliches Schwarzes Loch sein könnte. Auf Grundlage der Bahnen von Kometen und Kuipergürtel-/TNO-Objekten wird in den fernen äußeren Bereichen des Sonnensystems ein Planet mit der ein- bis fünffachen Erdmasse vorhergesagt; ein Schwarzes Loch dieser Masse wäre etwa so groß wie eine Murmel bis zu einem Golfball, hätte aber in einem Abstand von einem Erdradius eine Schwerkraft von 1 bis 5 g.
Wenn ein solches Objekt tatsächlich existiert, läge es in Reichweite einer Raumsonde; man könnte also ein Schwarzes Loch untersuchen, und das könnte ein Hinweis zur Auflösung der Stagnation sein.
Wenn so etwas nicht möglich ist, wäre es vielleicht besser, sich auf andere zugängliche Physikfelder mit großer praktischer Wirkung zu konzentrieren, etwa Supraleitung, Physik kondensierter Materie oder Plasma-/Fusionsforschung.
Es scheint keinen Grund zu geben, stetigen Fortschritt zu erwarten. Zum Beispiel weiß niemand, wie lange es dauern wird, die Riemannsche Vermutung zu beweisen.
Das riecht wirklich nach Verzweiflung. Und das ist wirklich traurig.
Fortschritte in der echten Physik sind ein Kernbestandteil der dringend notwendigen Nachhaltigkeitstransformation. In einer normalen Gesellschaft, die Selbsterhalt ernst nimmt, sollte man nicht nach irgendwelchen sekundären Strohhalmen greifen müssen, um die Notwendigkeit von Grundlagen- und angewandter Physikforschung insgesamt zu rechtfertigen.
Einschließlich des Wortspiels von unserer kollektiven Halluzination sollten wir ernsthaft darüber nachdenken, ob wir einen Kipppunkt erreicht haben, der unsere Fähigkeit untergräbt, überhaupt im Sinne langfristiger Interessen zu handeln. Nebenbei: Ich will damit nicht den Wert der Preisträger selbst herabsetzen.
https://en.wikipedia.org/wiki/Perverse_incentive
Es ist wirklich erstaunlich, dass Hopfield in mehreren Bereichen nobelpreiswürdige Beiträge geleistet hat.
Dynamisches Korrekturlesen (Biochemie/Biophysik), Hopfield-Netzwerke (Machine Learning), Elektronentransfer über große Distanzen (Physik) und noch viel mehr. Es ist erfreulich, dass er nun endlich ausgezeichnet wurde.
Aus Sicht von jemandem, der in theoretischer Physik promoviert hat und seit vier Jahren Deep Learning macht, ergibt diese Auszeichnung als Physikpreis überhaupt keinen Sinn.
Schon wenn man nur die offizielle Mitteilung des Nobelkomitees liest, wirkt der Versuch, neuronale Netze mit Physik zu verknüpfen, ziemlich erzwungen. Wenn man dann zu fragen beginnt, was tatsächlich der Einfluss auf die Physik war und ob die wichtigsten Arbeiten von Hinton und Hopfield wirklich von der Physik beeinflusst waren, hält diese Logik kaum noch stand.
Auch die Aussage, es sei sinnvoll, KI-Forschung auszuzeichnen, weil die Physik stagniere, ist falsch. Stringtheorie ist nur ein Teil der theoretischen Hochenergiephysik und mag sich in einer Art Moment wie ein „KI-Winter“ befinden, aber viele andere Bereiche der Physik entwickeln sich schnell weiter und liefern interessante Ergebnisse.
Nobelpreise werden oft ziemlich spät vergeben, daher gibt es aus den 1980er-Jahren noch viele Arbeiten mit großem Einfluss, die bisher nicht ausgezeichnet wurden. Das Rasterkraftmikroskop ist ein gutes Beispiel.
Es ist auch falsch, allein anhand jüngerer Ergebnisse eines Teilgebiets zu sagen: „In diesem Feld gab es nichts Wertvolles.“ Selbst wenn man Stringtheorie vollständig als Fiktion abtut, gab es wichtige Ergebnisse der theoretischen Physik wie die Begründung der konformen Feldtheorie, die nie mit einem Nobelpreis anerkannt wurden. Wenn der Preis an andere wichtige physikalische Arbeiten ginge, wäre das in Ordnung, aber die heutige Bekanntgabe wirkt ziemlich seltsam.
Um mit einem Witz eines Freundes zu schließen, der in der Physik geblieben ist: „Das Komitee hat sich offenbar alle Physiker angesehen, die die Wissenschaft verlassen haben, und entschieden, dass alles, was sie jetzt tun, preiswürdig ist. Demnächst vergeben sie den Preis vielleicht für Kryptowährungen oder Hochfrequenzhandel.“
Ich verstehe, dass es wichtig und lohnend ist, neue Theorien zu entwickeln, aber in den letzten 30 Jahren scheint der Großteil der Physik in zwei Richtungen zu gehen: Entweder man lässt Teilchen kollidieren und analysiert Daten, oder man baut nicht falsifizierbare mathematische Modelle.
Wenn die nächste Entdeckung „neuer Physik“ kommt, die bessere Chips oder Raketenantriebe und Ähnliches ermöglicht, wird sie meiner Meinung nach wahrscheinlich ziemlich schnell einen Nobelpreis bekommen, ähnlich wie mRNA.
Jim Simons hätte ihn meiner Ansicht nach ebenfalls verdient. Persönlich eher noch wegen seiner Arbeit bei RenTec als wegen der Chern-Simons-Theorie.
Ich habe gerade ein Live-Radiointerview gehört, in dem Hinton die Nachricht offenbar in einem kleinen Hotelzimmer irgendwo in Kalifornien erhielt und ziemlich perplex war.
Der Moderator freute sich, aber als es genauer darum ging, wofür er den Preis bekommen hatte, begann Hinton über KI-Bedenken zu sprechen, und das Interview dauerte nicht lange. Seine Dankesrede könnte ziemlich interessant werden.
Nächstes Jahr bekommen dann die Erfinder von Excel den Preis. Schließlich ist es eine Verkörperung des mathematischen Universums.
In gewisser Weise ergibt es Sinn, im Namen der Physik KI-Forschende auszuzeichnen. Ich kenne viele Physik-Promovierte, die dank KI Jobs bekommen haben und jetzt als Data Scientists arbeiten.
Spaß beiseite: Soweit ich es verstehe, steckt die Physik etwas fest, weil Experimente an den Grenzen unseres Wissens schwierig sind. Dann ergibt es in gewissem Maße Sinn, Menschen auszuzeichnen, die nützliche Werkzeuge für die Physik geschaffen haben.
In vielen Bereichen der angewandten Physik wie Materialien, Kernfusion, Biophysik oder Atmosphärenphysik liegt die Hauptbeschränkung darin, komplexe Systeme zu verstehen. Diese Felder sind auch gesellschaftlich sehr wichtig.
Das PDF „Advanced information“ versucht die Begründung für die Auszeichnung etwas besser zu erklären als die verlinkte Pressemitteilung.
https://www.nobelprize.org/uploads/2024/09/advanced-physicsp...
Da das erwartete Detektorsignal sehr selten ist und von häufigeren Hintergrundprozessen imitiert werden kann, habe man künstliche neuronale Netze trainiert, um Teilchenzerfälle zu identifizieren und die Analyseeffizienz zu erhöhen, indem sie bestimmte Muster in den mit hoher Geschwindigkeit erzeugten großen Mengen an Detektordaten herausfiltern.
Wenn ich solche Sätze ohne weitere Einschränkungen lese, macht mir das Sorgen. Ähnliche Formulierungen findet man auch bei der ersten Gravitationswellendetektion von LIGO. Ich wünschte, man würde begründen, warum das nicht wie „Wir haben etwas gebaut, das wiederholt mit der Schlussfolgerung als Voraussetzung trainiert wurde“ klingen sollte.
Aus Sicht des gesellschaftlichen Vertrauens gibt es genügend Gründe zu glauben, dass solche bedeutenden Entdeckungen so sind, wie berichtet. Trotzdem würde ich gerne sehen, wie die statistische Grundlage aussieht, die die Gültigkeit einer Beobachtung absichert, wenn die Beobachtung selbst per Definition neu ist, nie zuvor detektiert wurde und es außerhalb von Simulationen keinen vorherigen Testset-Baseline gibt. Auch wenn die Wahrscheinlichkeit groß ist, dass ich es nicht richtig verstehe.