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,一种生活生活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。而天文学家花了几条世纪才弄明白很多道理。

  很多壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望还还还还可以利用它发现新的物理定律,或许还还还还还可以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和他的媒体媒体公司合作 我你要设计一种生活生活算法,将几瓶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(之类E=mc2)的思路。

  为了做到很多点,研究人员须要设计一种生活生活新型的神经网络,一种生活生活受人类大脑形态学 启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过几瓶数据集的训练学习识别物体,之类图像或声音。研究人员发现一般形态学 ——之类“四条腿”和“尖尖的耳朵”还还还还可以用来识别猫。因此,村里人 将那此形态学 编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并这么像物理学家那样,将那此信息提炼成几条易于解释的规则,却说有点像从前黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的方法 传播到数千个甚至数百万个节点上。

  因此,Renner的研究团队设计了一种生活生活“脑叶切除”式的神经网络——从前仅通过几瓶链接相互连接的子网络。第从前子网将从数据中学习,就像在从前典型的神经网络中一样;而第另一个子网将使用很多“经验”做出新的预测并加以测试。

  可能性连接从前子网络的链路很少,第从前子网络被迫以压缩格式向从前子网络传递信息。Renner把这比作从前导师怎样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。从很多层厚看,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”,改变很多人的轨道。

  几条世纪以来,天文学家曾总是认为地球是宇宙的中心——村里人 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,可能性地球和很多行星都围绕太阳运行,这么用从前简单得多的公式系统就还还还里还可以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“科学史上最重要的从前范式转变”。

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

  这项研究工作有点要,可能性它还还还还可以找出描述从前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:“我认为那此技术是村里人 理解和跟上物理和很多领域日益复杂的问題图片的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望还还还还可以开发出帮助物理学家防止量子力学中的那此明显矛盾的机器学习技术。很多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方法 产生了相互矛盾的预测。

  “在一种生活生活程度上,现在量子力学的表述方法 可能性却说历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还还还里还可以得出从前这么那此矛盾的公式,但该团队最新的技术还地处问题心智成熟期期图片 图片 期是什么是什么期,尚无法做到很多点。

  为了实现很多目标,Renner和他的媒体媒体公司合作 正在尝试开发一种生活生活神经网络,后者不仅还还还里还可以从实验数据中学习,因此还还还还里还可以提出全新的实验来验证其假设