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,什儿 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2个世纪才弄明白什儿 道理。

  什儿 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望不不能不能利用它发现新的物理定律,或许还不不能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和他的媒体媒体合作者你能不能设计什儿 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(相似E=mc2)的思路。

  为了做到什儿 点,研究人员前要设计什儿 新型的神经网络,什儿 受人类大脑行态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,相似图像或声音。研究人员发现一般行态——相似“四条腿”和“尖尖的耳朵”不不能不能用来识别猫。或者 ,亲戚让让我们 歌词 将哪些行态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并那末 像物理学家那样,将哪些信息提炼成2个易于解释的规则,本来我怪怪的像十个 多 多 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的措施传播到数千个甚至数百万个节点上。

  或者 ,Renner的研究团队设计了什儿 “脑叶切除”式的神经网络——十个 多 多 仅通过多量链接相互连接的子网络。第十个 多 多 子网将从数据中学习,就像在十个 多 多 典型的神经网络中一样;而第十个 子网将使用什儿 “经验”做出新的预测并加以测试。

  或者 连接十个 多 多 子网络的链路很少,第十个 多 多 子网络被迫以压缩格式向本来我 子网络传递信息。Renner把这比作十个 多 多 导师怎么能不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想看 的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从什儿 深度1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。

  2个世纪以来,天文学家曾老会 认为地球是宇宙的中心——亲戚让让我们 歌词 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,或者 地球和一些行星都围绕太阳运行,那末 用十个 多 多 简单得多的公式系统就还不能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“科学史上最重要的十个 多 多 范式转变”。

  Renner强调,什儿 该算法推导出了哪些公式,但前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。

  这项研究工作怪怪的要,或者 它不不能不能找出描述十个 多 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:“我认为哪些技术是亲戚亲戚让让我们 歌词 理解和跟上物理和一些领域日益冗杂的问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不不能不能开发出帮助物理学家出理 量子力学中的哪些明显矛盾的机器学习技术。什儿 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措施产生了相互矛盾的预测。

  “在什儿 程度上,现在量子力学的表述措施或者 本来我历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还不能不能得出十个 多 多 没哪些矛盾的公式,但该团队最新的技术还欠缺心智旺盛期是什么是什么期图片 期图片 ,尚无法做到什儿 点。

  为了实现什儿 目标,Renner和他的媒体媒体合作者正在尝试开发什儿 神经网络,后者不仅还不能不能从实验数据中学习,或者 还还不能不能提出全新的实验来验证其假设