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人工智能“发现”地球绕太阳公转

时间:2020-01-15 00:28:02 出处:五分pk10-五分pk10app下载-五分pk10app下载安装

  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,五种生活受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳处在太阳系的中心。而天文学家花了十几条 世纪才弄明白什儿 道理。

  什儿 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和他的合作协议协议者我不想设计五种生活算法,将少量数据集提炼成十几条 基本公式,这模仿了物理学家提出简洁方程式(这类E=mc2)的思路。

  为了做到什儿 点,研究人员需用设计五种生活新型的神经网络,五种生活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少量数据集的训练学习识别物体,这类图像或声音。研究人员发现一般价值形式——这类“四条腿”和“尖尖的耳朵”不需要 用来识别猫。就是,人们将哪此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,神经网络并没法像物理学家那样,将哪此信息提炼成十几条 易于解释的规则,就是有点像有另另有好几条 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。

  就是,Renner的研究团队设计了五种生活“脑叶切除”式的神经网络——有另另有好几条 仅通过少量链接相互连接的子网络。第有另另有好几条 子网将从数据中学习,就像在有另另有好几条 典型的神经网络中一样;而第3个子网将使用什儿 “经验”做出新的预测并加以测试。

  因为连接有另另有好几条 子网络的链路很少,第有另另有好几条 子网络被迫以压缩格式向就是子网络传递信息。Renner把这比作有另另有好几条 导师如可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完的火星和太阳在天空中运行的模拟数据。从什儿 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”,改变被委托人的轨道。

  十几条 世纪以来,天文学家曾老要认为地球是宇宙的中心——人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,因为地球和很多行星都围绕太阳运行,没法用有另另有好几条 简单得多的公式系统就还需用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另另有好几条 范式转变”。

  Renner强调,确实该算法推导出了哪此公式,但需用人的眼睛来解释哪此方程,并理解它们与行星围绕太阳运行之间的关系。

  这项研究工作有点要,因为它不需要 找出描述有另另有好几条 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:“我认为哪此技术是人们理解和跟上物理和很多领域日益比较复杂的问题图片的唯一希望。”

  Renner和他的团队希望不需要 开发出帮助物理学家补救量子力学中的哪此明显矛盾的机器学习技术。什儿 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。

  “在五种生活程度上,现在量子力学的表述法子因为就是历史的产物。”Renner说。他强调,一台计算机还需用得出有另另有好几条 没法哪此矛盾的公式,但该团队最新的技术还过高 成熟是什么图片 的句子期,尚无法做到什儿 点。

  为了实现什儿 目标,Renner和他的合作协议协议者正在尝试开发五种生活神经网络,后者不仅还需用从实验数据中学习,就是还还需用提出全新的实验来验证其假设

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