Может ли Вселенная настроиться на себя и научить себя?

Может ли Вселенная настроиться на себя и научить себя?

Возможно, самой сложной и актуальной проблемой в современной космологии является задача примирения квантовой механики с общей относительностью и расшифровка того, почему Вселенная так тонко настроена, хотя в ней есть физическая субстанция и условия, необходимые для возникновения разумной жизни.

Ученые пытаются ответить на первый вопрос, построив так называемую "теорию всего". Однако до сих пор им это не удавалось. Ближе всего к ответу на второй вопрос стоит полуфилософская идея, отраженная в концепции "антропного принципа".

Однако теперь физики разработали теорию, которая одновременно рассматривает оба вопроса, не давая однозначного ответа на каждый из них. Они придумали идею самообучающейся вселенной, где вы настраиваетесь и учитесь сами. ... Мы сами

"Мы предлагаем космологический подход, при котором Вселенная самостоятельно изучает законы физики. Статья только что опубликована на странице препринтов arXiv командой ученых Ли Смолина и Уильяма Каннингема.

Мы нашли карту, которая связывает каждую из этих матричных моделей с математическими моделями обучающихся машин, такими как теория измерений, разновидность теории поля, теория гравитации и глубокие рекуррентные нейронные сети", - говорят ученые.

Эта новая концепция предполагает, что каждое решение физической теории соответствует процессу, инициированному нейронной сетью. Самообучение Вселенной похоже на принцип самообучающейся системы, в которой нет внешнего наблюдения или вмешательства в процесс.

Если мы можем сказать, что нейронная сеть моделей может обучаться без наблюдения, то то же самое должно быть верно и для соответствующей физической теории", - объясняют исследователи.

Может ли Вселенная приспособиться и обучить себя?

Иллюстрация из исследования самодисциплинирующийся вселенной. Тензорная модель с подграфами. (Иллюстрация: Стефон Александр, Уильям Дж. Каннингем и др.)

В своей работе они анализируют широкий спектр протоколов для саморегулирующихся физических систем, включая оптимизацию графовых множеств, репликацию подмножеств с самосознанием и предсказанием, геометрическое обучение на основе эмерджентности с усилением, структурное обучение с перенормированными множествами и экстенсиональные методы. Вместе эти протоколы открывают множество возможностей для изучения происхождения физических законов на основе соответствия архитектур машинного обучения физической теории.

Такой подход позволяет ученым объяснить, почему эти законы существуют и почему они такие, какие они есть.

Несмотря на достижения в области физики, до сих пор нет исчерпывающего объяснения тонкой настройки физических констант (без которой Вселенная была бы совсем другой) или того, почему Вселенная развивается в том направлении, в котором она наблюдается.

Однако новая теория предполагает, что, хотя константы действительно могут различаться, это не случайно. Предполагается, что его стоимость будет определяться динамическим процессом. Другими словами, его можно моделировать, как и все другие известные нам процессы, зависящие от времени.

Ученые говорят, что теория является лишь небольшим шагом в новом направлении для понимания Вселенной, и что для продвижения к гипотезам, которые они планируют проверить, потребуются дальнейшие исследования. Если им удастся создать теорию, они надеются, что это приведет не только к новому взгляду на Вселенную, но и к практическим результатам, таким как создание обучающих машин на основе степеней свободы калибровочных и гравитационных полей, а также кварковых компьютеров, использующих спин и изотопы кварков и глюонов в качестве кубитов для выполнения вычислений.