人工智能“發(fā)現”地球繞太陽(yáng)公轉

如今，根據在地球上觀(guān)測到的太陽(yáng)和火星的運行軌跡，一種受大腦啟發(fā)的機器學(xué)習算法計算出了太陽(yáng)位于太陽(yáng)系的中心。而天文學(xué)家花了幾個(gè)世紀才弄明白這個(gè)道理。

這一壯舉是對一項技術(shù)的首次測試，研究人員希望能夠利用它發(fā)現新的物理定律，或許還能夠通過(guò)在大數據集中發(fā)現新的模式來(lái)重新構建量子力學(xué)。

相關(guān)研究成果將發(fā)表在即將出版的《物理評論快報》上。

蘇黎世瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院的物理學(xué)家Renato Renner和他的合作者想要設計一種算法，將大量數據集提煉成幾個(gè)基本公式，這模仿了物理學(xué)家提出簡(jiǎn)潔方程式（例如E=mc2）的思路。

為了做到這一點(diǎn)，研究人員必須設計一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，一種受人類(lèi)大腦結構啟發(fā)的機器學(xué)習系統。

傳統的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )通過(guò)大量數據集的訓練學(xué)習識別物體，例如圖像或聲音。研究人員發(fā)現一般特征——例如“四條腿”和“尖尖的耳朵”能夠用來(lái)識別貓。然后，他們將這些特征編碼到數學(xué)“節點(diǎn)”中，后者是神經(jīng)元的人工等效物。

然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )并沒(méi)有像物理學(xué)家那樣，將這些信息提煉成幾個(gè)易于解釋的規則，而是有點(diǎn)像一個(gè)黑匣子，將它們獲得的知識以不可預測且難以解釋的方式傳播到數千個(gè)甚至數百萬(wàn)個(gè)節點(diǎn)上。

因此，Renner的研究團隊設計了一種“腦葉切除”式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )——兩個(gè)僅通過(guò)少量鏈接相互連接的子網(wǎng)絡(luò )。第一個(gè)子網(wǎng)將從數據中學(xué)習，就像在一個(gè)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中一樣；而第二個(gè)子網(wǎng)將使用這種“經(jīng)驗”做出新的預測并加以測試。

由于連接兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò )的鏈路很少，第一個(gè)子網(wǎng)絡(luò )被迫以壓縮格式向另一個(gè)子網(wǎng)絡(luò )傳遞信息。Renner把這比作一個(gè)導師如何把他學(xué)到的知識傳授給學(xué)生。

最初的一項測試是向該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提供從地球上看到的火星和太陽(yáng)在天空中運行的模擬數據。從這個(gè)角度看，火星環(huán)繞太陽(yáng)的軌道似乎是不穩定的，比如它會(huì )周期性地“逆行”，改變自己的軌道。

幾個(gè)世紀以來(lái)，天文學(xué)家曾一直認為地球是宇宙的中心——他們認為行星在天球上繞著(zhù)小圈運行，即所謂的本輪，并以此來(lái)解釋火星的運行軌跡。但在16世紀，尼古拉·哥白尼發(fā)現，如果地球和其他行星都圍繞太陽(yáng)運行，那么用一個(gè)簡(jiǎn)單得多的公式系統就可以預測它們的運行軌跡。

致力于將人工智能應用于科學(xué)發(fā)現的加拿大多倫多大學(xué)物理學(xué)家Mario Krenn表示，該研究團隊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )得出了哥白尼式的火星軌道公式，重新發(fā)現了“科學(xué)史上最重要的一個(gè)范式轉變”。

Renner強調，雖然該算法推導出了這些公式，但需要人的眼睛來(lái)解釋這些方程，并理解它們與行星圍繞太陽(yáng)運行之間的關(guān)系。

這項研究工作很重要，因為它能夠找出描述一個(gè)物理系統的關(guān)鍵參數，美國紐約市哥倫比亞大學(xué)機器人專(zhuān)家Hod Lipson說(shuō)。他表示：“我認為這些技術(shù)是我們理解和跟上物理和其他領(lǐng)域日益復雜的現象的唯一希望?！?/p>

Renner和他的團隊希望能夠開(kāi)發(fā)出幫助物理學(xué)家解決量子力學(xué)中的那些明顯矛盾的機器學(xué)習技術(shù)。這個(gè)理論似乎對一項實(shí)驗的結果和受其規律支配的觀(guān)察者的觀(guān)察方式產(chǎn)生了相互矛盾的預測。

“在某種程度上，現在量子力學(xué)的表述方式可能只是歷史的產(chǎn)物?！盧enner說(shuō)。他強調，一臺計算機可以得出一個(gè)沒(méi)有這些矛盾的公式，但該團隊最新的技術(shù)還不夠成熟，尚無(wú)法做到這一點(diǎn)。

為了實(shí)現這一目標，Renner和他的合作者正在嘗試開(kāi)發(fā)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，后者不僅可以從實(shí)驗數據中學(xué)習，而且還可以提出全新的實(shí)驗來(lái)驗證其假設。