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位于太阳系的中心。而天文学家花了有几只世纪才弄明白你这一 道理。

  你这一 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望都都上能利用它发现新的物理定律,或许还都都上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 让你设计三种算法,将絮状数据集提炼成有几只基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(同类E=mc2)的思路。

  为了做到你这一 点,研究人员都要设计三种新型的神经网络,三种受人类大脑特性启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过絮状数据集的训练学习识别物体,同类图像或声音。研究人员发现一般特性——同类“四条腿”和“尖尖的耳朵”都都上能用来识别猫。因此 ,因此 人将什么特性编码到数学“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,将什么信息提炼成有几只易于解释的规则,并且我我不怎么才能 像三个多 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的最好的法律法律依据传播到数千个甚至数百万个节点上。

  因此 ,Renner的研究团队设计了三种“脑叶切除”式的神经网络——三个多 仅通过絮状链接相互连接的子网络。第三个多 子网将从数据中学习,就像在三个多 典型的神经网络中一样;而第一个多子网将使用你这一 “经验”做出新的预测并加以测试。

  可能连接三个多 子网络的链路很少,第三个多 子网络被迫以压缩格式向那我 子网络传递信息。Renner把这比作三个多 导师怎么才能 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都看的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从你这一 厚度看,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。

  有几只世纪以来,天文学家曾时不时认为地球是宇宙的中心——因此 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,可能地球和因此 行星都围绕太阳运行,这样用三个多 简单得多的公式系统就上都都上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“科学史上最重要的三个多 范式转变”。

  Renner强调,虽然该算法推导出了什么公式,但都要人的眼睛来解释什么方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作不怎么才能 要,可能它都都上能找出描述三个多 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:“我认为什么技术是因此 人理解和跟上物理和因此 领域日益繁复的什么的问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望都都上能开发出帮助物理学家正确处理量子力学中的什么明显矛盾的机器学习技术。你这一 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最好的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最好的法律法律依据可能并且我我历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机上都都上能得出三个多 这样什么矛盾的公式,但该团队最新的技术还过低成长期期的句子的句子图片 图片 期图片 图片 图片 图片 期期是什么的句子,尚无法做到你这一 点。

  为了实现你这一 目标,Renner和他的公司合作 正在尝试开发三种神经网络,后者不仅上都都上能从实验数据中学习,因此 还上都都上能提出全新的实验来验证其假设