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[導(dǎo)讀] (文章來源:教育新聞網(wǎng)) 天文學(xué)家花了幾個世紀才弄清楚。但是現(xiàn)在,受大腦啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)得出結(jié)論,它應(yīng)該根據(jù)太陽和火星的運動如何從地球上出現(xiàn),將太陽置于太陽系的中心。這一壯舉是這項

(文章來源:教育新聞網(wǎng))

天文學(xué)家花了幾個世紀才弄清楚。但是現(xiàn)在,受大腦啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)得出結(jié)論,它應(yīng)該根據(jù)太陽和火星的運動如何從地球上出現(xiàn),將太陽置于太陽系的中心。這一壯舉是這項技術(shù)的第一個測試,研究人員希望他們可以通過發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集中的模式來發(fā)現(xiàn)新的物理定律,并重新制定量子力學(xué)。結(jié)果將出現(xiàn)在Physical Review Letters1中。

蘇黎世瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院(ETH)的物理學(xué)家Renato Renner和他的合作者想要設(shè)計一種算法,該算法可以將大數(shù)據(jù)集提煉為幾個基本公式,從而模仿物理學(xué)家提出諸如E=mc的簡潔方程式的方式。2。為此,研究人員必須設(shè)計一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這是一種受大腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練龐大的數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)識別物體,例如圖像或聲音。他們發(fā)現(xiàn)了一般特征-例如,“四只腿”和“尖頭的耳朵”可能被用來識別貓。然后,他們在數(shù)學(xué)“節(jié)點”(神經(jīng)元的人工等效物)中對這些特征進行編碼。但是,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是像物理學(xué)家那樣將這些信息提煉成幾個易于解釋的規(guī)則,而是一個黑匣子,以一種無法預(yù)測且難以解釋的方式將其獲得的知識分布在成千上萬個節(jié)點上。

因此,Renner的團隊設(shè)計了一種“整體化”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):兩個子網(wǎng)僅通過少數(shù)幾個鏈接就相互連接了。第一個子網(wǎng)絡(luò)將像典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),第二個子網(wǎng)絡(luò)將利用該“經(jīng)驗”來進行和測試新的預(yù)測。由于幾乎沒有連接雙方的鏈路,因此第一個網(wǎng)絡(luò)被迫以壓縮格式將信息傳遞給另一側(cè)。Renner將其比作顧問如何將所學(xué)知識傳遞給學(xué)生。

最初的測試之一是給網(wǎng)絡(luò)提供有關(guān)從地球上看到的火星和太陽在天空中運動的模擬數(shù)據(jù)。從這個角度來看,火星的太陽軌道似乎是不穩(wěn)定的,例如它會周期性地“逆行”,從而逆轉(zhuǎn)其方向。幾個世紀以來,天文學(xué)家一直認為地球處于宇宙的中心,并通過暗示行星在天球中以稱為行星輪的小圓圈運動來解釋火星的運動。但是在1500年代,哥白尼(Nicolaus Copernicus)發(fā)現(xiàn),如果地球和行星都在繞太陽公轉(zhuǎn),則可以用更簡單的公式系統(tǒng)來預(yù)測運動。

加拿大多倫多大學(xué)物理學(xué)家馬里奧·克倫(Mario Krenn)說,研究小組的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了哥白尼式的火星軌跡公式,重新發(fā)現(xiàn)了“科學(xué)史上最重要的范式轉(zhuǎn)變之一”??茖W(xué)發(fā)現(xiàn)的智慧。Renner強調(diào),盡管該算法可以推導(dǎo)公式,但仍需用肉眼來解釋方程式,并了解它們與行星圍繞太陽運動的關(guān)系。

紐約市哥倫比亞大學(xué)的機器人學(xué)家霍德·利普森說,這項工作很重要,因為它能夠挑選出描述物理系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)。他說:“我認為,這些技術(shù)是我們理解并跟上物理學(xué)中乃至更復(fù)雜現(xiàn)象日益增長的唯一希望?!盧enner和他的團隊希望開發(fā)機器學(xué)習(xí)技術(shù),以幫助物理學(xué)家解決量子力學(xué)中的明顯矛盾。該理論似乎對實驗的結(jié)果以及遵循其定律的觀察者的觀察方式產(chǎn)生了相互矛盾的預(yù)測2。

Renner說:“量子力學(xué)的當(dāng)前表達方式可能在某種程度上只是歷史的人工制品。”他補充說,計算機可以提出一種沒有這種矛盾的表述,但是該團隊的最新技術(shù)還不夠完善。為了實現(xiàn)該目標,他和他的合作者正在嘗試開發(fā)其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種版本,該版本不僅可以從實驗數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),而且可以提出全新的實驗來檢驗其假設(shè)。
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