usdt回收(caibao.it):行使电脑,人类能发现「万有理论」吗? 第1张

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曾经,阿尔伯特·爱因斯坦把科学理论形貌为「人类头脑的自由发现」。但在1980年,著名的剑桥大学宇宙学家史蒂芬·霍金有另一种想法。在那年的一次演讲中,他提出,所谓的「万有理论」可能是可以实现的,但它的最后实现可能要靠电脑来完成。

万有理论还没有泛起,但电脑已经最先接受生涯中的一些许多琐事了,好比翻译语言、辨识人脸、驾驶汽车、推荐约会对像等等。这样看来,想像它们接受天下上的一切也就不那么疯狂了。

usdt回收(caibao.it):行使电脑,人类能发现「万有理论」吗? 第2张图片泉源:Alex Eben Meyer/《纽约时报》 像DeepMind的「AlphaGo」这样的电脑程式,不停发现在围棋和西洋棋等游戏中击败人类的新方式,而这些游戏已经被人类研究了几个世纪。为什么这些了不起的学习机械,就不能释放出由大型强子对撞机编译的千兆位元组品级的资料,分辨出一组新的基本粒子,或是发现太阳系外另一个星系的虫洞,就像影戏《星际效应》里的谁人星系呢?

至少这是可以想像的。若是不这么想,就会陷入物理学家马克斯·泰格马克(Max Tegmark)所说的「碳沙文主义」。11月,泰格马克担任教授的麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)兑现了美国国家科学基金会(National Science Foundation)的一张支票,并开启了人工智慧与基础互动作用研究所(Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions)的大门。

该研究所是该基金会和美国农业部确立的七个研究所之一,作为天下推动人工智慧事情的一部门。每个所在五年内会获得2000万美元的资助。

这个位于麻省理工学院的研究所由粒子物理学家杰西·塞勒(Jesse Thaler)向导,是唯一一个专门从事物理学研究的研究所。它包罗来自物理各个领域的20多位科学家,他们来自麻省理工学院、哈佛大学、东北大学和塔夫茨大学。

塞勒在一次Zoom电话会议上示意:「我希望建立一个平台,让来自差别物理领域的研究人员,以及电脑科学、机械学习或人工智慧领域的研究人员可以群集在一起,举行对话,相互教授知识。最终,我希望能制造出像物理学家一样思索的机械。」

重新发现基本定律

他们在这方面的工具是神经网路。差别于所谓的专家系统,如IBM的华生,它承载着人类和科学知识,神经网路被设计成就像人类的大脑一样。透过剖析大量数据以寻找隐藏的模式,它们能很快就学会若何区分狗和猫、辨识人脸、复制人类语言、辨识财政欠妥行为等等。

泰格马克说:「我们希望能发现种种新的物理定律。我们已经证实,它可以重新发现物理定律。」

去年,泰格马克博士和一名学生西尔维乌-玛丽安乌德雷斯库从一本著名教科书(理查德·费曼、罗伯特·莱顿和马修·桑兹的《费曼物理学课本》)中提取了100个物理方程式,并行使它们发生数据,然后将这些数据输入神经网路,系统通过筛选数据以寻找纪律。

「就像人类科学家一样,它会依次实验许多差别的计谋,」研究人员在去年揭晓在《科学希望》(Science Advances)上的一篇论文中写道。「若是它不能一下子解决所有问题,就会实验将问题转化成可以单独解决的更简朴的部门,递归地在每个部门上重新启动完整的演算法。」

在另一项更具挑战性的实验中,泰格马克和他的同事向网路展示了一段火箭四处航行的影片,并要求它展望从一格到下一格会发生什么,而别管靠山里的棕榈树。最终,电脑能够发现基本的运动方程式。

泰格马克说,在欧洲核子研究中心的大型强子对撞机这样的地方找到新粒子将是易如反掌的事。人工智慧喜欢大数据,对撞机的数据每秒可达数千兆位元组。自2012年发现希格斯玻色子以来,只管多年来人们对数据流中的每一个波峰都举行了疯狂的检查,但欧洲核子研究中心的数据中就没有泛起过一种新粒子。

「这些都是人类关注的曲线,」泰格马克说。「在未来10年里,对于研究物理,机械学习的主要性将不亚于掌握数学。」

他认可,现在该演算法用递归的方式解决问题所能到达的效果有限。虽然这台机械可以从一大堆数据中检索出物理学的基本定律,但它还不能得出这些公式背后的深层原理,好比量子力学中的量子不确定性或相对论。

泰格马克说:「等到人工智慧回过头来告诉你这一点的时刻,我们就已经到达了人工智慧的一样平常水准,对此你应该会感应异常畏惧或异常兴奋。老实说,我研究这个的缘故原由是:我发现最危险的是,若是我们构建了超级壮大的人工智慧,却不知道它是若何事情的,这才恐怖。」

「人与机械的对话」

塞勒是麻省理工学院新研究所的负责人,他说,他曾经对人工智慧持嫌疑态度,但现在成了一名支持者。他意识到,作为一名物理学家,他可以把自己的一些知识编码到机械中,然后机械就会给出他更容易注释的谜底。

他说,「这将成为人类和机械之间的一种对话,它将变得加倍令人兴奋,而不仅仅是一个为你做决议而你不明白的黑盒子。」

他还说,「我并不是稀奇喜欢称这些手艺为『人工智慧』,由于这种说法掩盖了一个事实,即许多人工智慧手艺都有数学、统计学和电脑科学的严酷基础。」

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最近,塞勒和他的同事在神经网路中输入了来自大型强子对撞机(Large Hadron Collider)的大量数据,该对撞机透过对撞质子来寻找新的粒子和力。质子是组成原子物质的基石,自己就是由称为夸克和胶子的更小粒子组成的。当质子碰撞时,这些较小的粒子会喷射出来。为了更好地明白这个历程,他的团队要求系统区分对撞机数据中的夸克和胶子。

研究人员不会告诉电脑任何关于量子场论的器械,我不会告诉你夸克或胶子在基本层面上是什么,有的只是一堆杂乱无章的数据,然后让电脑把它们分成两类。而且它能做到。

也就是说,在不知道夸克和胶子是什么的情况下,该系统乐成地辨识并区分了夸克和胶子。塞勒说,若是你问系统数据中是否有第三种类型的物体,系统就会最先发现夸克不仅仅是一种实体,而是以差别的类型存在——即所谓的上夸克和下夸克。

「当你给它更多的灵活性去探索时,它就最先学习,」他说。「它还不知道量子场论,但它知道寻找模式。这是我很惊讶机械能做到的事情。他弥补说,这项事情将有助于对撞机物理学家理清他们的研究效果。

在一次Zoom谈话中,塞勒展示了夸克-胶子项目中使用的神经网路,他称之为「一幅愚蠢的漫画」。它看起来就像一堆五颜六色的橡皮筋,但它实际上代表了几层处置,涉及约莫30,000个节点或「神经元」,讯息是在这个历程中网络和通报的。

他说:「若是你不嫌运行时间长,在笔记本电脑上也可以训练这个小型网路。」

量子的劈头

「AI在解决游戏问题上云云乐成的缘故原由之一是,」塞勒说,「游戏有一个异常明确的获胜规则。他还说,「若是我们能界说物理定律的获胜意味着什么,那将是一个难以想象的突破。」从现在最先的5到10年里,我将会做你想做的事情,找到可以取代粒子物理学的尺度模子,可以取代爱因斯坦广义相对论的方程式。

一些物理学家以为,随着人工智慧在量子电脑上的泛起,下一个重大飞跃将会到来。与经典电脑操作的位元是0或者1差别,量子电脑中所谓的量子位元可以同时是1或0。凭据量子物理学,这是基本粒子在自然界最小尺度上的行为方式,它允许量子电脑同时处置大量讯息。

麻省理工学院(MIT)机械工程师、量子盘算专家赛斯·劳埃德(Seth Lloyd)说,这类机械仍处于起步阶段,但远景很好。他不是麻省理工学院新建立的人工智慧研究所的成员。

「基本的看法是,量子系统能够发生经典系统难以发生的模式,」劳埃德说。「因此,或许量子系统也可以辨识经典系统所辨识的模式。」

或者,正如伊利诺州巴达维亚费米国家加速器实验室研究副主任乔·吕肯所说:「借用理查德·费曼的话,若是你想用人工智慧来发现量子天下的器械,你应该使用量子人工智慧。」

加州理工学院(California Institute of Technology)的物理学家玛丽亚·史皮罗普鲁(Maria Spiropulu)指出,「关于量子人工智慧和量子演算法的文献越来越多,它们可以解决我们以前以为无法解决的问题。」

「它只是一个运行中的演算法」

这件事能走多远取决于你问的是谁。一台机械能发生量子理论中深奥而不直观的原理,或者爱因斯坦的相对论原理吗?它会发生一种我们人类无法明白的理论吗?我们会不会像《妖怪终结者》系列那样,以《骇客义务》的天下收场?

我随机调查研究了一些理论物理学家,问他们是否准备好被取代。现在为微软事情的电脑工程师杰伦·拉尼尔(Jaron Lanier)说,「你问问题的方式更让人疑心。」他说,电脑科学领域充斥着对超级智慧机械的气力和威胁的夸张说法。「我们应该从运算的角度来提问题,而不是文学角度。演算法不是像猫一样的生物,它只是一个运行中的演算法。」

诺贝尔奖得主、德克萨斯大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin)教授史蒂文·温伯格(Steven Weinberg)以为,人类可能不够伶俐,无法明白万物的最终理论,这是一种「令人不安的想法」。但我嫌疑,在那种情况下,」他在一封电子邮件中写道,「我们也不会伶俐到设计出一台能够找到最终理论的电脑。」

哈佛大学物理学家丽莎兰德尔(Lisa Randall)写道:「我很容易想像电脑找到我们不知道若何注释的方程式。但这与许多我们无法注释的丈量效果并没有什么差别。」

阿卡尼·哈梅德(Arkani-Hamed)是纽泽西州普林斯顿高等研究院的一位理论家,他差别意电脑会发现一些人类无法明白的深奥器械的看法,「这并没有反映出我们所看到的自然法则的特征,几个世纪以来,我们所看到的自然法则是确立在更抽象、更简朴、更深刻的数学头脑之上的。」

例如,若是艾萨克·牛顿死去活来,阿肯尼·哈米德说,他将毫不费力地遇上现代物理学的进度。

洛杉矶卡夫利基金会(Kavli Foundation)的宇宙学家麦可·特纳(Michael Turner)说,我们的想法从何而来最终并不主要,只要这些想法在我们依赖它们之前经过了磨练。

「那么我们从那里获得这些理论或典型呢?」它可能来自深层的原则——对称、美、简朴——哲学原则或宗教,」他说。「随着机械变得越来越智能,我们可以把它们加入资源列表中。」

同样来自普林斯顿高等研究院(Institute for Advanced Study)的爱德华·威滕(Edward Witten)指出,只管万有理论机械现在还不存在,但可能在下个世纪就会泛起。「若是有一台机械表现出对物理感兴趣和好奇,我一定会有兴趣和它攀谈。」

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