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,两种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳存在太阳系的中心。而天文学家花了有哪几个世纪才弄明白或多或少道理。

  或多或少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和他的合作者者 者不想设计两种算法,将小量数据集提炼成有哪几个基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(累似 E=mc2)的思路。

  为了做到或多或少点,研究人员不能设计两种新型的神经网络,两种受人类大脑型态启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过小量数据集的训练学习识别物体,累似 图像或声音。研究人员发现一般型态——累似 “四条腿”和“尖尖的耳朵”不能用来识别猫。或多或少,亲们将那些型态编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并没法 像物理学家那样,将那些信息提炼成有哪几个易于解释的规则,本来 有点痛 像另另另一个 黑匣子,将它们获得的知识以不可预测且难以解释的依据传播到数千个甚至数百万个节点上。

  或多或少,Renner的研究团队设计了两种“脑叶切除”式的神经网络——另另另一个 仅通过小量链接相互连接的子网络。第另另另一个 子网将从数据中学习,就像在另另另一个 典型的神经网络中一样;而第3个子网将使用或多或少“经验”做出新的预测并加以测试。

  由于分析连接另另另一个 子网络的链路很少,第另另另一个 子网络被迫以压缩格式向曾经子网络传递信息。Renner把这比作另另另一个 导师怎样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都看的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从或多或少深度看,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”,改变当事人的轨道。

  有哪几个世纪以来,天文学家曾老会 认为地球是宇宙的中心——亲们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,由于分析地球和或多或少行星都围绕太阳运行,没法 用另另另一个 简单得多的公式系统就都不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“科学史上最重要的另另另一个 范式转变”。

  Renner强调,着实该算法推导出了那些公式,但不能人的眼睛来解释那些方程,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,由于分析它不能找出描述另另另一个 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:“我认为那些技术是亲们理解和跟上物理和或多或少领域日益错综复杂的问提报告 的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不能开发出帮助物理学家补救量子力学中的那些明显矛盾的机器学习技术。或多或少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依据产生了相互矛盾的预测。

  “在两种程度上,现在量子力学的表述依据由于分析本来 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机都不能得出另另另一个 没法 那些矛盾的公式,但该团队最新的技术还缺乏开花结果期的句子的句子期期的句子的句子的句子是什么是什么,尚无法做到或多或少点。

  为了实现或多或少目标,Renner和他的合作者者 者正在尝试开发两种神经网络,后者不仅都不能从实验数据中学习,或多或少还都不能提出全新的实验来验证其假设