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,有两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。而天文学家花了几条世纪才弄明白这名道理。

  这名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和他的商务商务合作者不想设计有两种算法,将小量数据集提炼成几条基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(类事E=mc2)的思路。

  为了做到这名点,研究人员须要设计有两种新型的神经网络,有两种受人类大脑内外部启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过小量数据集的训练学习识别物体,类事图像或声音。研究人员发现一般内外部——类事“四条腿”和“尖尖的耳朵”不需要 用来识别猫。刚刚 ,亲戚亲戚朋友将哪此内外部编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并这麼像物理学家那样,将哪此信息提炼成几条易于解释的规则,可是有点硬像有有三个白黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的最好的妙招传播到数千个甚至数百万个节点上。

  刚刚 ,Renner的研究团队设计了有两种“脑叶切除”式的神经网络——有有三个白仅通过小量链接相互连接的子网络。第有有三个白子网将从数据中学习,就像在有有三个白典型的神经网络中一样;而第八个子网将使用这名“经验”做出新的预测并加以测试。

  刚刚 连接有有三个白子网络的链路很少,第有有三个白子网络被迫以压缩格式向曾经子网络传递信息。Renner把这比作有有三个白导师如保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到的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从这名宽度看,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”,改变当时人的轨道。

  几条世纪以来,天文学家曾一个劲认为地球是宇宙的中心——亲戚亲戚朋友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,刚刚 地球和许多行星都围绕太阳运行,这麼用有有三个白简单得多的公式系统就还不需要 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有三个白范式转变”。

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

  这项研究工作有点硬要,刚刚 它不需要 找出描述有有三个白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:“我认为哪此技术是亲戚亲戚朋友理解和跟上物理和许多领域日益错综复杂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哪此明显矛盾的机器学习技术。这名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妙招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妙招刚刚 可是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还不需要 得出有有三个白这麼哪此矛盾的公式,但该团队最新的技术还处在问题心智心智成熟期期期 图片 的句子的句子期期是什么期期,尚无法做到这名点。

  为了实现这名目标,Renner和他的商务商务合作者正在尝试开发有两种神经网络,后者不仅还不需要 从实验数据中学习,刚刚 还还不需要 提出全新的实验来验证其假设