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,本身受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳所处太阳系的中心。而天文学家花了哪几个世纪才弄明白这俩道理。

  这俩壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望才能利用它发现新的物理定律,或许还才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和他的协作协议者你会设计本身算法,将小量数据集提炼成哪几个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(这类E=mc2)的思路。

  为了做到这俩点,研究人员时要设计本身新型的神经网络,本身受人类大脑底部形态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,这类图像或声音。研究人员发现一般底部形态——这类“四条腿”和“尖尖的耳朵”才能用来识别猫。怎么才能 让,亲们将哪些底部形态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并没人 像物理学家那样,将哪些信息提炼成哪几个易于解释的规则,要是特别像有二个 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的土法律法律依据传播到数千个甚至数百万个节点上。

  怎么才能 让,Renner的研究团队设计了本身“脑叶切除”式的神经网络——有二个 仅通过小量链接相互连接的子网络。第有二个 子网将从数据中学习,就像在有二个 典型的神经网络中一样;而第六个子网将使用这俩“经验”做出新的预测并加以测试。

  肯能连接有二个 子网络的链路很少,第有二个 子网络被迫以压缩格式向原本子网络传递信息。Renner把这比作有二个 导师怎么才能 才能 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一遍的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从这俩厚度看,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”,改变当时人的轨道。

  哪几个世纪以来,天文学家曾老会 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,肯能地球和很多行星都围绕太阳运行,没人 用有二个 简单得多的公式系统就可不时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二个 范式转变”。

  Renner强调,觉得该算法推导出了哪些公式,但时要人的眼睛来解释哪些方程,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,肯能它才能找出描述有二个 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:“我认为哪些技术是亲们理解和跟上物理和很多领域日益复杂性的问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望才能开发出帮助物理学家防止量子力学中的哪些明显矛盾的机器学习技术。这俩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法律法律依据产生了相互矛盾的预测。

  “在本身程度上,现在量子力学的表述土法律法律依据肯能要是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机可不时要得出有二个 没哪些矛盾的公式,但该团队最新的技术还不足英文成熟图片 图片 的句子的句子期期期 ,尚无法做到这俩点。

  为了实现这俩目标,Renner和他的协作协议者正在尝试开发本身神经网络,后者不仅可不时要从实验数据中学习,怎么才能 让还可不时要提出全新的实验来验证其假设