新论文认为,宇宙就像宇宙神经网络一样

美国周围的现实是否像神经网络一样工作,神经网络是类似于人脑的矩阵式计算机系统?一篇新的物理论文认为,以这种方式看宇宙可以提供

美国周围的现实是否像神经网络一样工作,神经网络是类似于人脑的矩阵式​​计算机系统?一篇新的物理论文认为,以这种方式看宇宙可以提供难以捉摸的“一切理论”。

这项有争议的建议是明尼苏达大学德卢斯大学物理学教授Vitaly Vanchurin的创意。在接受未来主义的采访中,万楚林承认:“这个想法绝对是疯狂的,但是如果它疯狂地足以实现吗?”

科学家在使用统计力学探索机器学习的工作时开发了这一理论。他发现,在某些情况下,计算机学习中涉及的机制与量子力学的动力学相似。

计算机神经网络通过节点进行工作,该节点模仿生物学神经元,处理和传递信号。当网络学习新信息时,它会改变,使某些节点更加优先,从而使其可以连接一些信息,以使下一次知道,例如,它们是“斑马”的关键特征。

Vanchurin在论文中写道:“我们不仅说人工神经网络对于分析物理系统或发现物理定律很有用,而且我们说这是我们周围的世界实际运作的方式。” “在这方面,它可以被视为关于一切理论的建议,因此很容易证明这是错误的。”

您如何证明他的理论错误? Vanchurin提出了一种方法。您所要做的就是“找到无法用神经网络建模的现象”。当然,这实际上并不容易实现,正如Vanchurin本人指出的那样。我们不完全了解神经网络和机器学习如何工作,需要首先掌握这些过程。

Vanchurin认为他的想法可以实现现代物理学目标的另一个目的 – 调和古典物理学,该物理学描述了宇宙的大规模运作方式和量子力学,研究原子和亚原子的存在。物理学家认为,如果您将宇宙视为基本上是神经网络的工作,那么在某些条件下的行为可以通过量子力学的古怪方程和古典物理定律(如艾尔伯特·爱因斯坦(Albert Einstein)设计的一般相对论理论)来解释。

Vanchurin在他的研究中写道:“神经网络的学习动力学确实可以表现出量子力学和一般相对论所描述的近似行为。”

Vanchurin深入研究他的理论,认为它支持我们世界的明显机制,例如自然选择。他建议在神经网络,颗粒和原子中,但即使是我们,“观察者”也将从天然选择的过程中出现。在网络的微观层面上,某些结构会变得更稳定,而有些结构会变得更少。稳定的过程将在进化过程中幸存下来,而较不稳定的过程则无法。

“在最小的尺度上,我期望自然选择会产生一些非常低的复杂性结构,例如神经元的链,但是在较大的尺度上,结构会更加复杂,”他与未来主义分享。只能在小规模上工作,在论文中写下:

“如果正确,那么我们现在所说的原子和颗粒实际上可能是从一些非常低的复杂性结构开始的长期进化的结果,现在我们称之为宏观观察者和生物细胞可能是更长的演化的结果。”

尽管他提出了神经网络的解释,但Vanchurin并不一定意味着我们都生活在计算机模拟中,就像哲学家尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)所提出的那样,加上警告,即使我们这样做,我们也永远不知道差异。”

迄今为止,Vanchurin的想法已受到其他物理学家的怀疑,但他并没有避免。您可以在Arxiv上亲自查看他的论文。

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