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,三种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳指在太阳系的中心。而天文学家花了2个世纪才弄明白你你类事于于道理。

  你你类事于于壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望不不能能利用它发现新的物理定律,或许还不不能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和他的相互合作我你能能设计三种算法,将多量数据集提炼成2个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(类事于E=mc2)的思路。

  为了做到你你类事于于点,研究人员能能设计三种新型的神经网络,三种受人类大脑内部人员启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过多量数据集的训练学习识别物体,类事于图像或声音。研究人员发现一般内部人员——类事于“四条腿”和“尖尖的耳朵”不不能能用来识别猫。或者,亲戚朋友 将哪些地方地方内部人员编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并越来越 像物理学家那样,将哪些地方地方信息提炼成2个易于解释的规则,可是不得劲像有好2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。

  或者,Renner的研究团队设计了三种“脑叶切除”式的神经网络——有好2个 仅通过多量链接相互连接的子网络。第有好2个 子网将从数据中学习,就像在有好2个 典型的神经网络中一样;而第好2个 子网将使用你你类事于于“经验”做出新的预测并加以测试。

  可能性连接有好2个 子网络的链路很少,第有好2个 子网络被迫以压缩格式向可是子网络传递信息。Renner把这比作有好2个 导师如何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。从你你类事于于高度看,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”,改变我本人的轨道。

  2个世纪以来,天文学家曾老要认为地球是宇宙的中心——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,可能性地球和你类事于于行星都围绕太阳运行,越来越 用有好2个 简单得多的公式系统就能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好2个 范式转变”。

  Renner强调,真是该算法推导出了哪些地方地方公式,但能能人的眼睛来解释哪些地方地方方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作不得劲要,可能性它不不能能找出描述有好2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:“我认为哪些地方地方技术是亲戚朋友 理解和跟上物理和你类事于于领域日益复杂化的问題的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不不能能开发出帮助物理学家处置量子力学中的哪些地方地方明显矛盾的机器学习技术。你你类事于于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。

  “在三种程度上,现在量子力学的表述土法律法律依据可能性可是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机能能得出有好2个 没哪些地方地方地方矛盾的公式,但该团队最新的技术还不足英文心智心智成长期 图片 是什么是什么期期是什么的句子 ,尚无法做到你你类事于于点。

  为了实现你你类事于于目标,Renner和他的相互合作正在尝试开发三种神经网络,后者不仅能能从实验数据中学习,或者还能能提出全新的实验来验证其假设