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,并不是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。而天文学家花了几块世纪才弄明白这个道理。

  这个壮举是对一项技术的首次测试,研究人员希望不需要 利用它发现新的物理定律,或许还不需要 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和他的战略战略相互合作要我 设计并不是算法,将一定量数据集提炼成几块基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(类事E=mc2)的思路。

  为了做到这个点,研究人员需要设计并不是新型的神经网络,并不是受人类大脑形状启发的机器学习系统。

  传统的神经网络通过一定量数据集的训练学习识别物体,类事图像或声音。研究人员发现一般形状——类事“四条腿”和“尖尖的耳朵”不需要 用来识别猫。因此,当你们将这个形状编码到数学“节点”中,后者是神经元的人工等效物。

  然而,神经网络并如此 像物理学家那样,将这个信息提炼成几块易于解释的规则,要是 有点儿像另有1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方法传播到数千个甚至数百万个节点上。

  因此,Renner的研究团队设计了并不是“脑叶切除”式的神经网络——另有1个仅通过一定量链接相互连接的子网络。第另有1个子网将从数据中学习,就像在另有1个典型的神经网络中一样;而第1个子网将使用这个“经验”做出新的预测并加以测试。

  肯能连接另有1个子网络的链路很少,第另有1个子网络被迫以压缩格式向要是 子网络传递信息。Renner把这比作另有1个导师要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看过的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从这个厚度看,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”,改变我本人的轨道。

  几块世纪以来,天文学家曾总是认为地球是宇宙的中心——当你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,肯能地球和这个行星都围绕太阳运行,如此 用另有1个简单得多的公式系统就还能否不需要 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“科学史上最重要的另有1个范式转变”。

  Renner强调,我确实该算法推导出了这个公式,但需要人的眼睛来解释这个方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作有点儿要,肯能它不需要 找出描述另有1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:“我认为这个技术是当你们理解和跟上物理和这个领域日益多样化的这个的间题的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不需要 开发出帮助物理学家解决量子力学中的这个明显矛盾的机器学习技术。这个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方法产生了相互矛盾的预测。

  “在并不是程度上,现在量子力学的表述法律方法肯能要是 历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还能否不需要 得出另有1个如此 这个矛盾的公式,但该团队最新的技术还缺陷心智成熟是什么是什么的句子期,尚无法做到这个点。

  为了实现这个目标,Renner和他的战略战略相互合作正在尝试开发并不是神经网络,后者不仅还能否不需要 从实验数据中学习,因此还还能否不需要 提出全新的实验来验证其假设。(赵熙熙)

[ 责编:蔡琳 ]

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