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,并不是受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳地处太阳系的中心。而天文学家花了哪哪几个世纪才弄明白某些道理。

  某些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和他的媒体合作最好的办法最好的办法我我应该 设计并不是算法,将少许数据集提炼成哪哪几个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(同类E=mc2)的思路。

  为了做到某些点,研究人员还要设计并不是新型的神经网络,并不是受人类大脑社会形态启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过少许数据集的训练学习识别物体,同类图像或声音。研究人员发现一般社会形态——同类“四条腿”和“尖尖的耳朵”也能用来识别猫。何如让,另一个人将有有哪些社会形态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并没了像物理学家那样,将有有哪些信息提炼成哪哪几个易于解释的规则,而是特别像有一俩个黑匣子,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。

  何如让,Renner的研究团队设计了并不是“脑叶切除”式的神经网络——有一俩个仅通过少许链接相互连接的子网络。第有一俩个子网将从数据中学习,就像在有一俩个典型的神经网络中一样;而第俩个子网将使用某些“经验”做出新的预测并加以测试。

  机会连接有一俩个子网络的链路很少,第有一俩个子网络被迫以压缩格式向原先子网络传递信息。Renner把这比作有一俩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想看 的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从某些深度看,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。

  哪哪几个世纪以来,天文学家曾经常认为地球是宇宙的中心——另一个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,机会地球和某些行星都围绕太阳运行,没了用有一俩个简单得多的公式系统就里能 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一俩个范式转变”。

  Renner强调,实在该算法推导出了有有哪些公式,但还要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。

  这项研究工作特别要,机会它也能找出描述有一俩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:“我认为有有哪些技术是另一个人理解和跟上物理和某些领域日益简化的问題的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望也能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。某些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。

  “在并不是程度上,现在量子力学的表述最好的办法机会而是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机里能 得出有一俩个没了有有哪些矛盾的公式,但该团队最新的技术还过低成熟是什么是什么是什么是什么期期期期期期,尚无法做到某些点。

  为了实现某些目标,Renner和他的媒体合作最好的办法最好的办法正在尝试开发并不是神经网络,后者不仅里能 从实验数据中学习,何如让还里能 提出全新的实验来验证其假设