人工智能“发现”地球绕太阳公转

  • 时间:
  • 浏览:0

  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,有两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。而天文学家花了十几个 世纪才弄明白什儿 道理。

  什儿 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望都都还能否 利用它发现新的物理定律,或许还都都还能否 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和他的战略战略合作者想要设计有两种算法,将一定量数据集提炼成十几个 基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(相似E=mc2)的思路。

  为了做到什儿 点,研究人员须要设计有两种新型的神经网络,有两种受人类大脑行态启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过一定量数据集的训练学习识别物体,相似图像或声音。研究人员发现一般行态——相似“四条腿”和“尖尖的耳朵”都都还能否 用来识别猫。后来,村里人 将哪些地方地方行态编码到数学“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,将哪些地方地方信息提炼成十几个 易于解释的规则,可是我 有点儿像一个黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的最好的办法传播到数千个甚至数百万个节点上。

  后来,Renner的研究团队设计了有两种“脑叶切除”式的神经网络——一个仅通过一定量链接相互连接的子网络。第一个子网将从数据中学习,就像在一个典型的神经网络中一样;而第一个子网将使用什儿 “经验”做出新的预测并加以测试。

  由于连接一个子网络的链路很少,第一个子网络被迫以压缩格式向原来子网络传递信息。Renner把这比作一个导师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看过的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从什儿 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”,改变本人的轨道。

  十几个 世纪以来,天文学家曾一个劲 认为地球是宇宙的中心——村里人 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,由于地球和一点行星都围绕太阳运行,越来越 用一个简单得多的公式系统就还能否 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个范式转变”。

  Renner强调,实在该算法推导出了哪些地方地方公式,但须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。

  这项研究工作有点儿要,由于它都都还能否 找出描述一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村里人 理解和跟上物理和一点领域日益简化的什么的什么的问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望都都还能否 开发出帮助物理学家正确处理量子力学中的哪些地方地方明显矛盾的机器学习技术。什儿 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办法产生了相互矛盾的预测。

  “在有两种程度上,现在量子力学的表述最好的办法由于可是我 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还能否 得出一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不足性心智成熟图片 图片 的句子的句子 图片 图片 图片 图片 ,尚无法做到什儿 点。

  为了实现什儿 目标,Renner和他的战略战略合作者正在尝试开发有两种神经网络,后者不仅还能否 从实验数据中学习,后来还还能否 提出全新的实验来验证其假设