物理学家创建的AI算法可能证明现实是模拟

一位科学家设计了一种计算机算法,该算法可能导致能量的变革性发现,并且其存在的可能性增加了我们的现实实际上可能是模拟的。

一位科学家设计了一种计算机算法,该算法可能导致能源的变革性发现,并且其存在的可能性增加了我们的现实实际上可能是模拟的可能性。

该算法是由美国能源部(DOE)普林斯顿等离子物理实验室(PPPL)的物理学家Hong Qin创建的。

该算法采用称为机器学习的AI过程,该过程通过经验以自动化的方式提高其知识。

QIN开发了该算法来预测太阳系中行星的轨道,并根据水星,金星,地球,火星,铜绿和木星轨道进行培训。正如Qin在他的有关该主题的新发表的论文中所写的那样,数据“类似于1601年的开普勒从Tycho Brahe继承的内容相似”。从这些数据中,“服务算法”可以正确预测太阳系中的其他行星轨道,包括抛物线和双曲线逃逸轨道。值得注意的是,它可以这样做,而不必被告知牛顿的运动定律和普遍重力。它可以从数字中弄清楚这些法律。

秦现在正在改编算法来预测甚至控制其他行为,目前,侧重于等离子体的粒子,用于收集融合能量为太阳和恒星供电的融合能量。与埃里克·帕尔默杜卡(Eric Palmerduca)一起PPPL的研究生正在使用他的技术“学习具有长期稳定性的有效结构保存算法,以模拟磁融合等离子体中的旋转器动力学”。他还计划利用该算法来研究量子物理学。

物理学家Hong Qin,带有行星轨道和计算机代码的图像。图片来源:Elle Starkman

秦解释了他的作品采取的异常方法:“通常在物理学中,您进行观察,基于这些观察的理论,然后使用该理论来预测新的观察,” Qin说。 “我正在做的是用一种可以在不使用传统理论或法律的情况下产生准确预测的黑匣子来代替此过程。从本质上讲,我绕过了物理学的所有基本要素。我直接从数据转到数据(…)中间没有物理定律。”

秦的一部分受到瑞典哲学家尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)的作品的启发,他的2003年论文著名地认为,我们所生活的世界可能是人工模拟。秦认为他已经用算法实现的是提供了基础技术的工作示例,该技术可以支持Bostrom的哲学论点中的模拟。

QIN在与Big Think的电子邮件交流中说:“宇宙笔记本电脑上运行的算法是什么?如果存在这样的算法,我认为它应该是在离散时空晶格上定义的简单算法。宇宙的复杂性和丰富性来自笔记本电脑的巨大内存大小和CPU功率,但算法本身可能很简单。”

当然,从数据中得出对自然事件的有意义预测的算法的存在并不意味着我们自己具有模拟存在的能力。秦认为,我们可能“多代”无法实现这样的壮举。

秦的工作采用了使用“离散现场理论”的方法,他认为这特别适合机器学习,而“当前人类”很难理解。他解释说:“可以将离散的字段理论视为具有可调节参数的算法框架,可以使用观察数据进行训练。”他补充说:“一旦受过训练,离散的领域理论就变成了计算机可以运行以预测新观察的自然算法。”我们生活在模拟中吗? | Bill Nye,Joscha Bach,Donald Hoffman | big thinkwww.youtube.com

根据QIN,离散的领域理论违反了当今最受欢迎的研究物理学方法,该方法认为时空是连续的。这种方法始于艾萨克·牛顿(Isaac Newton),他发明了描述连续时空的三种方法,包括牛顿运动法,牛顿的重力法和微积分。

秦认为,现代研究中存在严重的问题,这些问题源于通过微分方程和连续场理论表达的连续时空定律。如QIN所建议的那样,如果物理定律是基于离散时空的,那么“可以克服许多困难。”

如果世界根据离散的现场理论工作,它看起来像是由像素和数据点制成的“矩阵”。

秦的工作还与Bostrom的模拟假设的逻辑相吻合,这意味着“离散的现场理论比我们当前的连续空间中物理定律更为基本。” QIN写道:“我们的后代必须发现离散的领域理论比其祖先在17-21世纪使用的连续空间中更自然。”

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