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,有五种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳处于太阳系的中心。而天文学家花了几个世纪才弄明白很多道理。

  很多壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望不需要 利用它发现新的物理定律,或许还不需要 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和他的协作协议者想要设计有五种算法,将几滴 数据集提炼成几个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(这些 E=mc2)的思路。

  为了做到很多点,研究人员可不不需要 设计有五种新型的神经网络,有五种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几滴 数据集的训练学习识别物体,这些 图像或声音。研究人员发现一般形状——这些 “四条腿”和“尖尖的耳朵”不需要 用来识别猫。想要 ,.我都都将什么形状编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并这么了像物理学家那样,将什么信息提炼成几个易于解释的规则,要是有点像那我黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的办法传播到数千个甚至数百万个节点上。

  想要 ,Renner的研究团队设计了有五种“脑叶切除”式的神经网络——那我仅通过几滴 链接相互连接的子网络。第那我子网将从数据中学习,就像在那我典型的神经网络中一样;而第4个子网将使用很多“经验”做出新的预测并加以测试。

  肯能连接那我子网络的链路很少,第那我子网络被迫以压缩格式向那我子网络传递信息。Renner把这比作那我导师何如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都看的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从很多角度看,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”,改变此人 的轨道。

  几个世纪以来,天文学家曾老是认为地球是宇宙的中心——.我都都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,肯能地球和很多行星都围绕太阳运行,这么了用那我简单得多的公式系统就还可不不需要 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“科学史上最重要的那我范式转变”。

  Renner强调,确实该算法推导出了什么公式,但可不不需要 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。

  这项研究工作有点要,肯能它不需要 找出描述那我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.我都都理解和跟上物理和很多领域日益繁复的难题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不需要 开发出帮助物理学家处里量子力学中的什么明显矛盾的机器学习技术。很多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办法产生了相互矛盾的预测。

  “在有五种程度上,现在量子力学的表述办法肯能要是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还可不不需要 得出那我这么了什么矛盾的公式,但该团队最新的技术还缺乏性心智心智性性成熟的句子,尚无法做到很多点。

  为了实现很多目标,Renner和他的协作协议者正在尝试开发有五种神经网络,后者不仅还可不不需要 从实验数据中学习,想要 还还可不不需要 提出全新的实验来验证其假设