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,某种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。而天文学家花了几条世纪才弄明白你你这俩道理。

  你你这俩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和他的商务商务合作者愿意设计某种算法,将少许数据集提炼成几条基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(这俩E=mc2)的思路。

  为了做到你你这俩点,研究人员都要设计某种新型的神经网络,某种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少许数据集的训练学习识别物体,这俩图像或声音。研究人员发现一般行态——这俩“四条腿”和“尖尖的耳朵”不能用来识别猫。而且,我们我们我们 歌词 将那先 行态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并越来越像物理学家那样,将那先 信息提炼成几条易于解释的规则,时候 特别像有有三个小 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的法律依据 传播到数千个甚至数百万个节点上。

  而且,Renner的研究团队设计了某种“脑叶切除”式的神经网络——有有三个小 仅通过少许链接相互连接的子网络。第有有三个小 子网将从数据中学习,就像在有有三个小 典型的神经网络中一样;而第三个小子网将使用你你这俩“经验”做出新的预测并加以测试。

  将会连接有有三个小 子网络的链路很少,第有有三个小 子网络被迫以压缩格式向原来子网络传递信息。Renner把这比作有有三个小 导师何如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到的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从你你这俩强度看,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”,改变个人的轨道。

  几条世纪以来,天文学家曾总是认为地球是宇宙的中心——我们我们我们 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,将会地球和一点行星都围绕太阳运行,越来越用有有三个小 简单得多的公式系统就还都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“科学史上最重要的有有三个小 范式转变”。

  Renner强调,嘴笨 该算法推导出了那先 公式,但都要人的眼睛来解释那先 方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作特别要,将会它不能找出描述有有三个小 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:“我认为那先 技术是我们我们我们 歌词 理解和跟上物理和一点领域日益复杂性的大大问题 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 量子力学中的那先 明显矛盾的机器学习技术。你你这俩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依据 产生了相互矛盾的预测。

  “在某种程度上,现在量子力学的表述法律依据 将会时候 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还都要得出有有三个小 越来越那先 矛盾的公式,但该团队最新的技术还缺乏旺盛期是什么图片 期期是什么期的句子图片 ,尚无法做到你你这俩点。

  为了实现你你这俩目标,Renner和他的商务商务合作者正在尝试开发某种神经网络,后者不仅还都要从实验数据中学习,而且还还都要提出全新的实验来验证其假设