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,有一种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳处在太阳系的中心。而天文学家花了有几个世纪才弄明白这俩道理。

  这俩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和他的合作者我想要设计有一种算法,将血块数据集提炼成有几个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(类似于E=mc2)的思路。

  为了做到这俩点,研究人员需用设计有一种新型的神经网络,有一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血块数据集的训练学习识别物体,类似于图像或声音。研究人员发现一般价值形式——类似于“四条腿”和“尖尖的耳朵”不需要 用来识别猫。一点,亲戚亲戚让让我们 让让我们 让让我们 让让我们 将有有哪些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,神经网络并越来越 像物理学家那样,将有有哪些信息提炼成有几个易于解释的规则,可是我 不怎么像一一个多黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的法子传播到数千个甚至数百万个节点上。

  一点,Renner的研究团队设计了有一种“脑叶切除”式的神经网络——一一个多仅通过血块链接相互连接的子网络。第一一个多子网将从数据中学习,就像在一一个多典型的神经网络中一样;而第5个子网将使用这俩“经验”做出新的预测并加以测试。

  一点连接一一个多子网络的链路很少,第一一个多子网络被迫以压缩格式向另一一个子网络传递信息。Renner把这比作一一个多导师怎么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。从这俩厚度看,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”,改变买车人的轨道。

  有几个世纪以来,天文学家曾总爱认为地球是宇宙的中心——亲戚亲戚让让我们 让让我们 让让我们 让让我们 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,一点地球和一点行星都围绕太阳运行,越来越 用一一个多简单得多的公式系统就都需用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“科学史上最重要的一一个多范式转变”。

  Renner强调,觉得该算法推导出了有有哪些公式,但需用人的眼睛来解释有有哪些方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作不怎么要,一点它不需要 找出描述一一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:“我认为有有哪些技术是亲戚亲戚让让我们 让让我们 让让我们 让让我们 理解和跟上物理和一点领域日益复杂化的什么的问题的唯一希望。”

  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有有哪些明显矛盾的机器学习技术。这俩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子产生了相互矛盾的预测。

  “在有一种程度上,现在量子力学的表述法子一点可是我 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都需用得出一一个多越来越 有有哪些矛盾的公式,但该团队最新的技术还缺乏成长期期是什么是什么的句子是什么是什么是什么期期 ,尚无法做到这俩点。

  为了实现这俩目标,Renner和他的合作者正在尝试开发有一种神经网络,后者不仅都需用从实验数据中学习,一点还都需用提出全新的实验来验证其假设

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