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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,有一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。而天文学家花了几块世纪才弄明白这个 道理。

  这个 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望不能利用它发现新的物理定律,或许还不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和他的公司合作 者我应该 设计有一种算法,将小量数据集提炼成几块基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(例如E=mc2)的思路。

  为了做到这个 点,研究人员需用设计有一种新型的神经网络,有一种受人类大脑价值形式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,例如图像或声音。研究人员发现一般价值形式——例如“四条腿”和“尖尖的耳朵”不能用来识别猫。有时候,当当我们 将哪几块价值形式编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并这样像物理学家那样,将哪几块信息提炼成几块易于解释的规则,本来有点像有有五个黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的法律办法传播到数千个甚至数百万个节点上。

  有时候,Renner的研究团队设计了有一种“脑叶切除”式的神经网络——有有五个仅通过小量链接相互连接的子网络。第有有五个子网将从数据中学习,就像在有有五个典型的神经网络中一样;而第五个子网将使用这个 “经验”做出新的预测并加以测试。

  肯能连接有有五个子网络的链路很少,第有有五个子网络被迫以压缩格式向有有五个多子网络传递信息。Renner把这比作有有五个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看一遍的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从这个 强度看,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。

  几块世纪以来,天文学家曾老是认为地球是宇宙的中心——当当我们 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,肯能地球和许多行星都围绕太阳运行,这样用有有五个简单得多的公式系统就都不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有五个范式转变”。

  Renner强调,确实该算法推导出了哪几块公式,但需用人的眼睛来解释哪几块方程,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,肯能它不能找出描述有有五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:“我认为哪几块技术是当当我们 理解和跟上物理和许多领域日益简化的难题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不能开发出帮助物理学家出理 量子力学中的哪几块明显矛盾的机器学习技术。这个 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法律办法产生了相互矛盾的预测。

  “在有一种程度上,现在量子力学的表述法律办法肯能本来历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都不能得出有有五个这样哪几块矛盾的公式,但该团队最新的技术还过低心智性性心智性性性性性心智成熟 ,尚无法做到这个 点。

  为了实现这个 目标,Renner和他的公司合作 者正在尝试开发有一种神经网络,后者不仅都不能从实验数据中学习,有时候还都不能提出全新的实验来验证其假设