人工智能“发现”地球绕太阳公转

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  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地处太阳系的中心。而天文学家花了有多少世纪才弄明白你是什么 道理。

  你是什么 壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望并能利用它发现新的物理定律,或许还并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和他的合作者法子者我让你设计本身 算法,将絮状数据集提炼成有多少基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(之类E=mc2)的思路。

  为了做到你是什么 点,研究人员前要设计本身 新型的神经网络,本身 受人类大脑特征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,之类图像或声音。研究人员发现一般特征——之类“四条腿”和“尖尖的耳朵”并能用来识别猫。因此,亲戚朋友将那先 特征编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并这么像物理学家那样,将那先 信息提炼成有多少易于解释的规则,只是有点痛 像只是黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的法子传播到数千个甚至数百万个节点上。

  因此,Renner的研究团队设计了本身 “脑叶切除”式的神经网络——只是仅通过絮状链接相互连接的子网络。第只是子网将从数据中学习,就像在只是典型的神经网络中一样;而第有一个子网将使用你是什么 “经验”做出新的预测并加以测试。

  导致 连接只是子网络的链路很少,第只是子网络被迫以压缩格式向只是 子网络传递信息。Renner把这比作只是导师怎么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。从你是什么 宽度看,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”,改变另一方的轨道。

  有多少世纪以来,天文学家曾老会 认为地球是宇宙的中心——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,导致 地球和其他行星都围绕太阳运行,这么用只是简单得多的公式系统就都可不可不上能 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“科学史上最重要的只是范式转变”。

  Renner强调,我确实该算法推导出了那先 公式,但前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。

  这项研究工作有点痛 要,导致 它并能找出描述只是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 技术是亲戚朋友理解和跟上物理和其他领域日益复杂的问题 的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望并能开发出帮助物理学家正确处理量子力学中的那先 明显矛盾的机器学习技术。你是什么 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子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法子导致 只是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都可不可不上能 得出只是这么那先 矛盾的公式,但该团队最新的技术还严重不足心智心智成熟的句子图片 期是什么期的句子期期期,尚无法做到你是什么 点。

  为了实现你是什么 目标,Renner和他的合作者法子者正在尝试开发本身 神经网络,后者不仅都可不可不上能 从实验数据中学习,因此还都可不可不上能 提出全新的实验来验证其假设。(赵熙熙)

[ 责编:蔡琳 ]

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