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,你这个 受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳占据 太阳系的中心。而天文学家花了几块世纪才弄明白你你这个 道理。

  你你这个 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和他的企业企业商务合作愿意设计你这个 算法,将少量数据集提炼成几块基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(例如E=mc2)的思路。

  为了做到你你这个 点,研究人员时需设计你这个 新型的神经网络,你这个 受人类大脑底部形态启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过少量数据集的训练学习识别物体,例如图像或声音。研究人员发现一般底部形态——例如“四条腿”和“尖尖的耳朵”不需要 用来识别猫。要怎样让,朋友将你你这个 底部形态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并没有像物理学家那样,将你你这个 信息提炼成几块易于解释的规则,也不很糙像另一一三个多多黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的方法传播到数千个甚至数百万个节点上。

  要怎样让,Renner的研究团队设计了你这个 “脑叶切除”式的神经网络——另一一三个多多仅通过少量链接相互连接的子网络。第另一一三个多多子网将从数据中学习,就像在另一一三个多多典型的神经网络中一样;而第一三个子网将使用你你这个 “经验”做出新的预测并加以测试。

  可能连接另一一三个多多子网络的链路很少,第另一一三个多多子网络被迫以压缩格式向没有 子网络传递信息。Renner把这比作另一一三个多多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都看的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从你你这个 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”,改变当时人的轨道。

  几块世纪以来,天文学家曾无缘无故认为地球是宇宙的中心——朋友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,可能地球和其他行星都围绕太阳运行,没有用另一一三个多多简单得多的公式系统就都时需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一一三个多多范式转变”。

  Renner强调,觉得该算法推导出了你你这个 公式,但时需人的眼睛来解释你你这个 方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作很糙要,可能它不需要 找出描述另一一三个多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:“我认为你你这个 技术是朋友理解和跟上物理和其他领域日益僵化 的你你这个 的现象的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不需要 开发出帮助物理学家正确处理量子力学中的你你这个 明显矛盾的机器学习技术。你你这个 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方法产生了相互矛盾的预测。

  “在你这个 程度上,现在量子力学的表述方法可能也不历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都时需得出另一一三个多多没有你你这个 矛盾的公式,但该团队最新的技术还过低成长期期是什么的句子是什么期期,尚无法做到你你这个 点。

  为了实现你你这个 目标,Renner和他的企业企业商务合作正在尝试开发你这个 神经网络,后者不仅都时需从实验数据中学习,要怎样让还都时需提出全新的实验来验证其假设