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,两种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳居于太阳系的中心。而天文学家花了好多个世纪才弄明白这个道理。

  这个壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望不能利用它发现新的物理定律,或许还不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和他的公司合作 协议者愿意设计两种算法,将小量数据集提炼成好多个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(类式E=mc2)的思路。

  为了做到这个点,研究人员需用设计两种新型的神经网络,两种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小量数据集的训练学习识别物体,类式图像或声音。研究人员发现一般社会形态——类式“四条腿”和“尖尖的耳朵”不能用来识别猫。但会 ,.我将哪此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,神经网络并越来越 像物理学家那样,将哪此信息提炼成好多个易于解释的规则,也不 有点儿像八个 多黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的妙招传播到数千个甚至数百万个节点上。

  但会 ,Renner的研究团队设计了两种“脑叶切除”式的神经网络——八个 多仅通过小量链接相互连接的子网络。第八个 多子网将从数据中学习,就像在八个 多典型的神经网络中一样;而第八个子网将使用这个“经验”做出新的预测并加以测试。

  可能性连接八个 多子网络的链路很少,第八个 多子网络被迫以压缩格式向从前子网络传递信息。Renner把这比作八个 多导师如可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后的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从这个深度1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”,改变当事人的轨道。

  好多个世纪以来,天文学家曾老会 认为地球是宇宙的中心——.我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,可能性地球和其他行星都围绕太阳运行,越来越 用八个 多简单得多的公式系统就可不都都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“科学史上最重要的八个 多范式转变”。

  Renner强调,我我觉得该算法推导出了哪此公式,但需用人的眼睛来解释哪此方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作有点儿要,可能性它不能找出描述八个 多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:“我认为哪此技术是.我理解和跟上物理和其他领域日益多样化的间题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不能开发出帮助物理学家补救量子力学中的哪此明显矛盾的机器学习技术。这个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妙招产生了相互矛盾的预测。

  “在两种程度上,现在量子力学的表述妙招可能性也不 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机可不都都可否得出八个 多越来越 哪此矛盾的公式,但该团队最新的技术还过高 心智性心智性成长期期期,尚无法做到这个点。

  为了实现这个目标,Renner和他的公司合作 协议者正在尝试开发两种神经网络,后者不仅可不都都可否从实验数据中学习,但会 还可不都都可否提出全新的实验来验证其假设