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美媒:宇宙是一台坚持自学的机器?

  向更高级进化

  这个具有争议性的新观念试图解释,为什么物理学定律——就像我们所认为的那样——使用数学框架来描述物理学中形形色色的假设,例如量子场理论和量子引力。其结果是一个类似于机器学习程序的系统。

  文章称,科学家们已经发现了很多物理定律和具有固定值的量来定义宇宙。从电子质量到引力,在宇宙中存在许多数值精密且看似无规律可循的特定常数,因此让一些人看来充满随意性。

  论文作者之一、美国量子技术初创企业阿格诺斯蒂克公司物理学家兼软件主管威廉·坎宁安说:“目前基础物理学的目标之一就是,不仅理解物理定律的内容,还要理解它们恰好呈现为目前的样子和采取目前这样形式的原因。事实上并不存在某一套(定律)会比别的定律更受青睐的明显理由。”

  文章称,为了回答这个问题,该团队想知道,我们今天看待宇宙的方式是否只是宇宙所具有的方式之一?或许我们今天认识到的这些只不过是众多迭代定律中的一套。或许宇宙正在进化。

  为了得到一个进化的宇宙,研究人员提出了一种被称为“自我教导的宇宙”——即拥有自学能力的宇宙——的概念。在这种情况下,学习将以类似于机器学习算法的运转方式实现,即某个阶段的反馈将会影响下一阶段,其目标是达到更稳定的能量态。

  遵循这一概念,研究团队开发了宇宙用来学习的可能构架,以便对矩阵数学(即利用纵横排列进行数学运算的方式)、神经网络和其他机器学习原理加以利用。简言之,他们研究了宇宙是否可以是一台学习计算机。

  文章称,论文作者之一、加拿大滑铁卢佩里米特理论物理研究所的物理学家李·斯莫林说:“为了获得对于研究课题的更深入理解,我们差不多正在尝试像生物学家达尔文曾经做过的那样改变对话。”

  类似于飞蛾通过进化可以拥有更好的伪装色,自我教导的宇宙也可以进化至更高级的状况——这种情况可能意味着宇宙将处于更稳定的能量态。根据研究人员开发的数学框架,这个系统只能前进,每一次的迭代都会创造出比先前更好或更稳定的宇宙。我们今天测定的物理常数只是在当前有效,在过去可能拥有不同的数值。

  形成系统模型

  该团队发现,被称为“规范场论”的某些量子引力和量子场理论——即打算在爱因斯坦狭义相对论和描述亚原子粒子的量子力学之间建立桥梁的一类理论——可以用矩阵数学语言进行图示或翻译,从而形成一个机器学习系统的模型。

  文章还称,这种联系表明,在这个机器学习系统的每一次迭代或循环中,结果都可能是宇宙的物理定律。

  据这个科学家团队称,他们发表在阿奇夫论文预印本网站上的论文所介绍的这一学习框架,代表的是这一概念的最初“起步”。不过,通过进行更多的研究,该团队可以创造一个完整的宇宙模型,从而为理解我们的宇宙开启新的入口。

  坎宁安说:“一个令人兴奋的前景是,你可以使用这些模型中的一个,也许还能提炼出某些新东西。”这可以是找到某种新型黑洞的物理学发现,或者是一条描述尚未得到解释的物理系统——例如暗能量——的新定律。

  文章称,不过,并非所有研究人员都对这一新概念感到兴奋。未参与这项新研究的纽约大学哲学教授蒂姆·莫德林坚持认为,不存在支持这一概念的证据,而否定它的证据倒是存在很多,例如某些得到测定的物理学定律在今天与在宇宙大爆炸发生后不久时是一样的。此外,莫德林认为,如果宇宙的法则正在进化,那么必定存在支配这种演变的一整套更为宏观的不可改变的法则,而这将否定这种自我学习系统的概念。

  他介绍说:“如果我们研究最基本的法则——比如薛定谔方程或广义相对论,那么它们看起来根本不是随机的。它们能够以限制非常严格的方式用数学公式写出来,其中没有很多可调节的参数。”

  文章称,同样未参与这项新研究的澳大利亚昆士兰大学哲学家彼得·W·埃文斯一开始也不认同这项研究。不过他认同花点时间采用别出心裁的办法,以解决诸如“为什么宇宙是这个样子”之类的根本问题。他通过电子邮件告诉本网站记者说,这样的办法即使本身不能取得成功,也可以激发意想不到的创意,从而为了解宇宙打开新的大门。

  参与这项新研究的科学家们承认自己研究只是初步的,无意作为一种最终理论,而更多的是一种开始以新的方式思考问题的途径。总之,尽管这篇论文并没有就究竟可以用怎样的模型来描述宇宙的问题得出任何结论,但它确实提出了宇宙能够学习的可能性。

  坎宁安介绍说:“我认为,到头来,我们还是留下很多有待解答的问题,当然我们没有能力证明所有东西。但我们真正的目的是开启讨论。”

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本文来源:参考消息 作者: 责任编辑:顾铭

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