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,一种生活受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳所处太阳系的中心。而天文学家花了几只世纪才弄明白你这种 道理。

  你这种 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望并能利用它发现新的物理定律,或许还并能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和他的合作最好的最好的法子者者我让你设计一种生活算法,将小量数据集提炼成几只基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(这种E=mc2)的思路。

  为了做到你这种 点,研究人员需要设计一种生活新型的神经网络,一种生活受人类大脑形状启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过小量数据集的训练学习识别物体,这种图像或声音。研究人员发现一般形状——这种“四条腿”和“尖尖的耳朵”并能用来识别猫。有刚刚 ,大伙将有有哪些形状编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并这麼 像物理学家那样,将有有哪些信息提炼成几只易于解释的规则,有刚刚 不得劲像有有1个黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的最好的最好的法子传播到数千个甚至数百万个节点上。

  有刚刚 ,Renner的研究团队设计了一种生活“脑叶切除”式的神经网络——有有1个仅通过小量链接相互连接的子网络。第有有1个子网将从数据中学习,就像在有有1个典型的神经网络中一样;而第三个子网将使用你这种 “经验”做出新的预测并加以测试。

  不可能 连接有有1个子网络的链路很少,第有有1个子网络被迫以压缩格式向原来子网络传递信息。Renner把这比作有有1个导师要怎样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看过的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从你这种 深度看,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。

  几只世纪以来,天文学家曾总是认为地球是宇宙的中心——大伙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,不可能 地球和某些行星都围绕太阳运行,这麼 用有有1个简单得多的公式系统就还都能不能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“科学史上最重要的有有1个范式转变”。

  Renner强调,嘴笨 该算法推导出了有有哪些公式,但需要人的眼睛来解释有有哪些方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作不得劲要,不可能 它并能找出描述有有1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:“我认为有有哪些技术是大伙理解和跟上物理和某些领域日益复杂化的现象的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望并能开发出帮助物理学家防止量子力学中的有有哪些明显矛盾的机器学习技术。你这种 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最好的最好的法子产生了相互矛盾的预测。

  “在一种生活程度上,现在量子力学的表述最好的最好的法子不可能 有刚刚 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还都能不能得出有有1个这麼 有有哪些矛盾的公式,但该团队最新的技术还严重不足心智心智心智心智心智成熟,尚无法做到你这种 点。

  为了实现你这种 目标,Renner和他的合作最好的最好的法子者者正在尝试开发一种生活神经网络,后者不仅还都能不能从实验数据中学习,有刚刚 还还都能不能提出全新的实验来验证其假设

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