人工智能“发现”地球绕太阳公转

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  本报讯 如今,根据在地球上观测到的太阳和火星的运行轨迹,这一受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳地处太阳系的中心。而天文学家花了十几块 世纪才弄明白这一道理。

  这一壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望可否 利用它发现新的物理定律,或许还可否 通过在大数据集中发现新的模式来重新构建量子力学。

  相关研究成果将发表在即将出版的《物理评论快报》上。

  苏黎世瑞士联邦理工学院的物理学家Renato Renner和他的企业企业相互合作愿意设计这一算法,将血块数据集提炼成十几块 基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(之类于E=mc2)的思路。

  为了做到这一点,研究人员须要设计这一新型的神经网络,这一受人类大脑社会形态启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过血块数据集的训练学习识别物体,之类于图像或声音。研究人员发现一般社会形态——之类于“四条腿”和“尖尖的耳朵”可否 用来识别猫。倘若,那末人 那末人 将什么社会形态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并那末像物理学家那样,将什么信息提炼成十几块 易于解释的规则,就说 怪怪的像另俩个 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的措施传播到数千个甚至数百万个节点上。

  倘若,Renner的研究团队设计了这一“脑叶切除”式的神经网络——另俩个 仅通过血块链接相互连接的子网络。第另俩个 子网将从数据中学习,就像在另俩个 典型的神经网络中一样;而第俩个子网将使用这一“经验”做出新的预测并加以测试。

  肯能连接另俩个 子网络的链路很少,第另俩个 子网络被迫以压缩格式向就说 子网络传递信息。Renner把这比作另俩个 导师怎么才能 才能 把他学到的知识传授给学生。

  最初的一项测试是向该神经网络提供从地球上就看的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从这一深度图看,火星环绕太阳的轨道似乎是不稳定的,比如它会周期性地“逆行”,改变另一方的轨道。

  十几块 世纪以来,天文学家曾老会 认为地球是宇宙的中心——那末人 那末人 认为行星在天球上绕着小圈运行,即所谓的本轮,并以此来解释火星的运行轨迹。但在16世纪,尼古拉·哥白尼发现,肯能地球和许多行星都围绕太阳运行,那末用另俩个 简单得多的公式系统就还可否 预测它们的运行轨迹。

  致力于将人工智能应用于科学发现的加拿大多伦多大学物理学家Mario Krenn表示,该研究团队的神经网络得出了哥白尼式的火星轨道公式,重新发现了“科学史上最重要的另俩个 范式转变”。

  Renner强调,嘴笨 该算法推导出了什么公式,但须要人的眼睛来解释什么方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作怪怪的要,肯能它可否 找出描述另俩个 物理系统的关键参数,美国纽约市哥伦比亚大学机器人专家Hod Lipson说。他表示:“我认为什么技术是那末人 那末人 理解和跟上物理和许多领域日益繁复的问题图片的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望可否 开发出帮助物理学家外理量子力学中的什么明显矛盾的机器学习技术。这一理论似乎对一项实验的结果和受其规律支配的观察者的观察措施产生了相互矛盾的预测。

  “在这一程度上,现在量子力学的表述措施肯能就说 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还可否 得出另俩个 那末什么矛盾的公式,但该团队最新的技术还不够性心智性早熟期期是什么的句子的句子,尚无法做到这一点。

  为了实现这一目标,Renner和他的企业企业相互合作正在尝试开发这一神经网络,后者不仅还可否 从实验数据中学习,倘若还还可否 提出全新的实验来验证其假设