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,什儿 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。而天文学家花了有十几个 世纪才弄明白许多道理。

  许多壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望也能利用它发现新的物理定律,或许还也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和他的合作者愿意设计什儿 算法,将血块数据集提炼成有十几个 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。

  为了做到许多点,研究人员需要设计什儿 新型的神经网络,什儿 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血块数据集的训练学习识别物体,例如图像或声音。研究人员发现一般型态——例如“四条腿”和“尖尖的耳朵”也能用来识别猫。就说 ,亲们将那此型态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并只能 像物理学家那样,将那此信息提炼成有十几个 易于解释的规则,就说 特别像有一一1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方式 传播到数千个甚至数百万个节点上。

  就说 ,Renner的研究团队设计了什儿 “脑叶切除”式的神经网络——有一一1个仅通过血块链接相互连接的子网络。第有一一1个子网将从数据中学习,就像在有一一1个典型的神经网络中一样;而第1个子网将使用许多“经验”做出新的预测并加以测试。

  机会连接有一一1个子网络的链路很少,第有一一1个子网络被迫以压缩格式向从前子网络传递信息。Renner把这比作有一一1个导师咋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想看 的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从许多厚度看,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”,改变自己的轨道。

  有十几个 世纪以来,天文学家曾一直认为地球是宇宙的中心——亲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,机会地球和许多行星都围绕太阳运行,只能 用有一一1个简单得多的公式系统就都需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“科学史上最重要的有一一1个范式转变”。

  Renner强调,真是该算法推导出了那此公式,但需要人的眼睛来解释那此方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作特别要,机会它也能找出描述有一一1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:“我认为那此技术是亲们理解和跟上物理和许多领域日益复杂的大问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望也能开发出帮助物理学家正确处理量子力学中的那此明显矛盾的机器学习技术。许多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方式 产生了相互矛盾的预测。

  “在什儿 程度上,现在量子力学的表述最好的方式 机会就说 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都需要得出有一一1个只能 那此矛盾的公式,但该团队最新的技术还不足英文心智心智心智心智成长期是什么图片 的句子,尚无法做到许多点。

  为了实现许多目标,Renner和他的合作者正在尝试开发什儿 神经网络,后者不仅都需要从实验数据中学习,就说 还都需要提出全新的实验来验证其假设