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处于太阳系的中心。而天文学家花了几次世纪才弄明白這個道理。

  這個壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望都可不可不都可不可以利用它发现新的物理定律,或许还都可不可不都可不可以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和他的协作法律最好的方法者你要设计五种算法,将几滴 数据集提炼成几次基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(类似E=mc2)的思路。

  为了做到這個点,研究人员前要设计五种新型的神经网络,五种受人类大脑型态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,类似图像或声音。研究人员发现一般型态——类似“四条腿”和“尖尖的耳朵”都可不可不都可不可以用来识别猫。已经 ,你们都将這個型态编码到数学“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,将這個信息提炼成几次易于解释的规则,也不我很重像一八个黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的法律最好的方法传播到数千个甚至数百万个节点上。

  已经 ,Renner的研究团队设计了五种“脑叶切除”式的神经网络——一八个仅通过几滴 链接相互连接的子网络。第一八个子网将从数据中学习,就像在一八个典型的神经网络中一样;而第八个子网将使用這個“经验”做出新的预测并加以测试。

  肯能连接一八个子网络的链路很少,第一八个子网络被迫以压缩格式向也不我子网络传递信息。Renner把这比作一八个导师怎么才能 才能 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完的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从這個厚度看,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”,改变被委托人的轨道。

  几次世纪以来,天文学家曾老会 认为地球是宇宙的中心——你们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,肯能地球和其他行星都围绕太阳运行,越来越 用一八个简单得多的公式系统就可不前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“科学史上最重要的一八个范式转变”。

  Renner强调,虽然 该算法推导出了這個公式,但前要人的眼睛来解释這個方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作很重要,肯能它都可不可不都可不可以找出描述一八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:“我认为這個技术是你们都理解和跟上物理和其他领域日益繁复的大问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望都可不可不都可不可以开发出帮助物理学家防止量子力学中的這個明显矛盾的机器学习技术。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法律最好的方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法律最好的方法肯能也不我历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机可不前要得出一八个越来越 這個矛盾的公式,但该团队最新的技术还过低性性心智旺盛期是什么是什么期的句子,尚无法做到這個点。

  为了实现這個目标,Renner和他的协作法律最好的方法者正在尝试开发五种神经网络,后者不仅可不前要从实验数据中学习,已经 还可不前要提出全新的实验来验证其假设