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,五种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這個道理。

  你這個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和他的企业合作愿意 设计五种算法,将多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(之类E=mc2)的思路。

  为了做到你這個点,研究人员还要设计五种新型的神经网络,五种受人类大脑价值形式启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过多量数据集的训练学习识别物体,之类图像或声音。研究人员发现一般价值形式——之类“四条腿”和“尖尖的耳朵”不能用来识别猫。何如让,大伙儿 将哪些地方地方价值形式编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并没法像物理学家那样,将哪些地方地方信息提炼成几块易于解释的规则,只是我不得劲像有一一两个黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的最好的土土办法传播到数千个甚至数百万个节点上。

  何如让,Renner的研究团队设计了五种“脑叶切除”式的神经网络——有一一两个仅通过多量链接相互连接的子网络。第有一一两个子网将从数据中学习,就像在有一一两个典型的神经网络中一样;而第两个子网将使用你這個“经验”做出新的预测并加以测试。

  机会连接有一一两个子网络的链路很少,第有一一两个子网络被迫以压缩格式向没法 子网络传递信息。Renner把这比作有一一两个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看得人的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从你這個角度看,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”,改变当时人的轨道。

  几块世纪以来,天文学家曾一个劲认为地球是宇宙的中心——大伙儿 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,机会地球和某些行星都围绕太阳运行,没法用有一一两个简单得多的公式系统就还可不后能 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一一两个范式转变”。

  Renner强调,虽然该算法推导出了哪些地方地方公式,但还要人的眼睛来解释哪些地方地方方程,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,机会它不能找出描述有一一两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:“我认为哪些地方地方技术是大伙儿 理解和跟上物理和某些领域日益冗杂的哪些地方的间题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不能开发出帮助物理学家除理量子力学中的哪些地方地方明显矛盾的机器学习技术。你這個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土土办法产生了相互矛盾的预测。

  “在五种程度上,现在量子力学的表述最好的土土办法机会只是我历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还可不后能 得出有一一两个没哪些地方地方地方矛盾的公式,但该团队最新的技术还过低性心智心智性心智成熟的句子的句子期是什么,尚无法做到你這個点。

  为了实现你這個目标,Renner和他的企业合作正在尝试开发五种神经网络,后者不仅还可不后能 从实验数据中学习,何如让还还可不后能 提出全新的实验来验证其假设