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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存在太阳系的中心。而天文学家花了好多个世纪才弄明白这人 道理。

  这人 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望都都都能否利用它发现新的物理定律,或许还都都都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和他的企业合作愿意设计有两种算法,将少量数据集提炼成好多个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(累似 E=mc2)的思路。

  为了做到这人 点,研究人员时要设计有两种新型的神经网络,有两种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量数据集的训练学习识别物体,累似 图像或声音。研究人员发现一般社会形态——累似 “四条腿”和“尖尖的耳朵”都都都能否用来识别猫。怎样让 ,其他同学将什么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,神经网络并如此像物理学家那样,将什么信息提炼成好多个易于解释的规则,已经 有点痛 像有三个小多黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的土辦法 传播到数千个甚至数百万个节点上。

  怎样让 ,Renner的研究团队设计了有两种“脑叶切除”式的神经网络——有三个小多仅通过少量链接相互连接的子网络。第有三个小多子网将从数据中学习,就像在有三个小多典型的神经网络中一样;而第六个子网将使用这人 “经验”做出新的预测并加以测试。

  不可能 连接有三个小多子网络的链路很少,第有三个小多子网络被迫以压缩格式向原先子网络传递信息。Renner把这比作有三个小多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都看的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从这人 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”,改变个人的轨道。

  好多个世纪以来,天文学家曾总爱认为地球是宇宙的中心——其他同学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,不可能 地球和很多行星都围绕太阳运行,如此用有三个小多简单得多的公式系统就能都都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“科学史上最重要的有三个小多范式转变”。

  Renner强调,固然该算法推导出了什么公式,但时要人的眼睛来解释什么方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作有点痛 要,不可能 它都都都能否找出描述有三个小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:“我认为什么技术是其他同学理解和跟上物理和很多领域日益多样化的问题报告 的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望都都都能否开发出帮助物理学家解决量子力学中的什么明显矛盾的机器学习技术。这人 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土辦法 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土辦法 不可能 已经 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机能都都能否得出有三个小多如此什么矛盾的公式,但该团队最新的技术还不够性性性性成熟期期是什么 期是什么图片 是什么,尚无法做到这人 点。

  为了实现这人 目标,Renner和他的企业合作正在尝试开发有两种神经网络,后者不仅能都都能否从实验数据中学习,怎样让 还能都都能否提出全新的实验来验证其假设