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,本身 受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳居于太阳系的中心。而天文学家花了十几个 世纪才弄明白你这人 道理。

  你这人 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望不需要 利用它发现新的物理定律,或许还不需要 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和他的媒体媒体媒体合作你都能能 设计本身 算法,将少许数据集提炼成十几个 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。

  为了做到你这人 点,研究人员需用设计本身 新型的神经网络,本身 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少许数据集的训练学习识别物体,相似图像或声音。研究人员发现一般形态学 ——相似“四条腿”和“尖尖的耳朵”不需要 用来识别猫。否则,亲戚亲戚朋友将哪十几个 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,神经网络并都不需要 了像物理学家那样,将哪十几个 信息提炼成十几个 易于解释的规则,日后 怪怪的像一有另一个黑匣子,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。

  否则,Renner的研究团队设计了本身 “脑叶切除”式的神经网络——有另一个仅通过少许链接相互连接的子网络。第一有另一个子网将从数据中学习,就像在一有另一个典型的神经网络中一样;而第3个子网将使用你这人 “经验”做出新的预测并加以测试。

  肯能连接有另一个子网络的链路很少,第一有另一个子网络被迫以压缩格式向日后 子网络传递信息。Renner把这比作一有另一个导师如可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了的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从你这人 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”,改变被委托人的轨道。

  十几个 世纪以来,天文学家曾老是 认为地球是宇宙的中心——亲戚亲戚朋友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,肯能地球和你这人 行星都围绕太阳运行,都不需要 了用一有另一个简单得多的公式系统就都不需要 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“科学史上最重要的一有另一个范式转变”。

  Renner强调,人太好该算法推导出了哪十几个 公式,但需用人的眼睛来解释哪十几个 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,肯能它不需要 找出描述一有另一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:“我认为哪十几个 技术是亲戚亲戚朋友理解和跟上物理和你这人 领域日益复杂化的哪十几个 的什么的问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不需要 开发出帮助物理学家避免量子力学中的哪十几个 明显矛盾的机器学习技术。你这人 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。

  “在本身 程度上,现在量子力学的表述措施肯能日后 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都不需要 得出一有另一个都不需要 了哪十几个 矛盾的公式,但该团队最新的技术还缺乏心智心智性早熟图片 图片 是什么期图片 图片 ,尚无法做到你这人 点。

  为了实现你这人 目标,Renner和他的媒体媒体媒体合作正在尝试开发本身 神经网络,后者不仅都不需要 从实验数据中学习,否则还都不需要 提出全新的实验来验证其假设