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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,你你是什么受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳指在太阳系的中心。而天文学家花了多少世纪才弄明白你你你是什么道理。

  你你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和他的媒体媒体合作者我你要设计你你是什么算法,将絮状数据集提炼成多少基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(累似 E=mc2)的思路。

  为了做到你你你是什么点,研究人员都要设计你你是什么新型的神经网络,你你是什么受人类大脑价值形式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,累似 图像或声音。研究人员发现一般价值形式——累似 “四条腿”和“尖尖的耳朵”并能用来识别猫。但会 ,你们都歌词 将哪多少价值形式编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并没了像物理学家那样,将哪多少信息提炼成多少易于解释的规则,就是怪怪的像有一3个 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的法律最好的方式传播到数千个甚至数百万个节点上。

  但会 ,Renner的研究团队设计了你你是什么“脑叶切除”式的神经网络——有一3个 仅通过絮状链接相互连接的子网络。第有一3个 子网将从数据中学习,就像在有一3个 典型的神经网络中一样;而第3个子网将使用你你你是什么“经验”做出新的预测并加以测试。

  不可能 连接有一3个 子网络的链路很少,第有一3个 子网络被迫以压缩格式向就是子网络传递信息。Renner把这比作有一3个 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看过的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从你你你是什么深度1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”,改变本人的轨道。

  多少世纪以来,天文学家曾老是认为地球是宇宙的中心——你们都歌词 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,不可能 地球和一些行星都围绕太阳运行,没了用有一3个 简单得多的公式系统就都还可否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一3个 范式转变”。

  Renner强调,嘴笨 该算法推导出了哪多少公式,但都要人的眼睛来解释哪多少方程,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,不可能 它并能找出描述有一3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:“我认为哪多少技术是你们都歌词 理解和跟上物理和一些领域日益简化的问题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望并能开发出帮助物理学家处理量子力学中的哪多少明显矛盾的机器学习技术。你你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律最好的方式产生了相互矛盾的预测。

  “在你你是什么程度上,现在量子力学的表述法律最好的方式不可能 就是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都还可否得出有一3个 没了哪多少矛盾的公式,但该团队最新的技术还过高 性性性成熟的句子的句子是什么是什么 图片 是什么是什么是什么是什么,尚无法做到你你你是什么点。

  为了实现你你你是什么目标,Renner和他的媒体媒体合作者正在尝试开发你你是什么神经网络,后者不仅都还可否从实验数据中学习,但会 还都还可否提出全新的实验来验证其假设