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,有并不是受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳趋于稳定太阳系的中心。而天文学家花了十几只 世纪才弄明白有并不是道理。

  有并不是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和他的合作者者 者我应该 设计有并不是算法,将大量数据集提炼成十几只 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。

  为了做到有并不是点,研究人员须要设计有并不是新型的神经网络,有并不是受人类大脑型态启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过大量数据集的训练学习识别物体,之类图像或声音。研究人员发现一般型态——之类“四条腿”和“尖尖的耳朵”不能用来识别猫。你这名 ,你们歌词 将有有哪些型态编码到数学“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,将有有哪些信息提炼成十几只 易于解释的规则,如保让很糙像有五个 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的依据传播到数千个甚至数百万个节点上。

  你这名 ,Renner的研究团队设计了有并不是“脑叶切除”式的神经网络——有五个 仅通过大量链接相互连接的子网络。第有五个 子网将从数据中学习,就像在有五个 典型的神经网络中一样;而第五个子网将使用有并不是“经验”做出新的预测并加以测试。

  不可能 连接有五个 子网络的链路很少,第有五个 子网络被迫以压缩格式向从前子网络传递信息。Renner把这比作有五个 导师如保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过的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从有并不是深度图看,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”,改变当事人的轨道。

  十几只 世纪以来,天文学家曾总是认为地球是宇宙的中心——你们歌词 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,不可能 地球和你这名 行星都围绕太阳运行,没人用有五个 简单得多的公式系统就可不还可否 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五个 范式转变”。

  Renner强调,真是该算法推导出了有有哪些公式,但须要人的眼睛来解释有有哪些方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作很糙要,不可能 它不能找出描述有五个 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:“我认为有有哪些技术是你们歌词 理解和跟上物理和你这名 领域日益复杂的问題的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不能开发出帮助物理学家外理量子力学中的有有哪些明显矛盾的机器学习技术。有并不是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依据产生了相互矛盾的预测。

  “在有并不是程度上,现在量子力学的表述依据不可能 如保让历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机可不还可否 得出有五个 没人有有哪些矛盾的公式,但该团队最新的技术还不足心智心智心智心智心智成熟期 图片 期图片 ,尚无法做到有并不是点。

  为了实现有并不是目标,Renner和他的合作者者 者正在尝试开发有并不是神经网络,后者不仅可不还可否 从实验数据中学习,你这名 还可不还可否 提出全新的实验来验证其假设

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