Меню

Free protonmail

Назад Главная » Паранормальные новости » Гипотезы » 2020 » Сентябрь » 15

Профессор физики из Миннесоты считает, что вся вселенная может быть нейронной сетью


В препринте статьи, загруженном этим летом на arXiv , профессор физики из Миннесотского университета в Дулуте по имени Виталий Ванчурин пытается переосмыслить реальность, предполагая, что мы живем внутри массивной нейронной сети, которая управляет всем вокруг. нас. Другими словами, как он написал в статье, «вполне возможно, что вся Вселенная на самом фундаментальном уровне представляет собой нейронную сеть».

В течение многих лет физики пытались примирить квантовую механику и общую теорию относительности. Первая утверждает, что время универсально и абсолютно, а вторая утверждает, что время относительно и связано с материей пространства-времени.

В своей статье Ванчурин утверждает, что искусственные нейронные сети могут «демонстрировать примерное поведение» обеих универсальных теорий. Поскольку квантовая механика «является исключительно успешной парадигмой для моделирования физических явлений в широком диапазоне масштабов, – пишет он, – широко распространено мнение, что на самом фундаментальном уровне вся Вселенная управляется правилами квантовой механики, и даже гравитация должна каким-то образом выйти из него “.

«Мы не просто говорим, что искусственные нейронные сети могут быть полезны для анализа физических систем или для открытия физических законов, мы говорим, что именно так на самом деле устроен мир вокруг нас», – говорится в обсуждении статьи.

Концепция настолько смелая, что большинство физиков и экспертов по нейросетям, к которым мы обратились, отказались комментировать отчет, ссылаясь на скептицизм по поводу выводов статьи. Но сам Ванчурин в интервью рассказал нам подробнее о своей теории.

В вашей статье утверждается, что Вселенная может быть нейронной сетью. Как бы вы объяснили свои рассуждения тому, кто не очень разбирается в нейронных сетях или физике?

Виталий Ванчурин: На ваш вопрос можно ответить двумя способами.

Первый способ – начать с точной модели нейронных сетей, а затем изучить поведение сети в пределе большого количества нейронов. Я показал, что уравнения квантовой механики довольно хорошо описывают поведение системы вблизи состояния равновесия, а уравнения классической механики довольно хорошо описывают, как система удаляется от состояния равновесия. Стечение обстоятельств? Может быть, но, насколько нам известно, квантовая и классическая механика – это именно то, как работает физический мир.

Второй способ – начать с физики. Мы знаем, что квантовая механика довольно хорошо работает в малых масштабах, а общая теория относительности довольно хорошо работает в больших масштабах, но до сих пор нам не удалось согласовать две теории в единой структуре. Это известно как проблема квантовой гравитации. Ясно, что нам не хватает чего-то большого, но, что еще хуже, мы даже не знаем, как обращаться с наблюдателями. Это известно как проблема измерения в контексте квантовой механики и проблема меры в контексте космологии.

Тогда можно возразить, что есть не два, а три явления, которые необходимо объединить: квантовая механика, общая теория относительности и наблюдатели. 99% физиков скажут вам, что квантовая механика является основной и все остальное должно каким-то образом возникать из нее, но никто точно не знает, как это можно сделать. В этой статье я рассматриваю еще одну возможность, что микроскопическая нейронная сеть является фундаментальной структурой, а все остальное, то есть квантовая механика, общая теория относительности и макроскопические наблюдатели, вытекает из нее. Пока все выглядит многообещающе.

Что впервые натолкнуло вас на эту идею?

Сначала я просто хотел лучше понять, как работает глубокое обучение, и поэтому написал статью под названием «К теории машинного обучения». Первоначальная идея заключалась в применении методов статистической механики для изучения поведения нейронных сетей, но оказалось, что в определенных пределах динамика обучения нейронных сетей очень похожа на квантовую динамику, которую мы видим в физике. В то время я был (и остаюсь) в творческом отпуске и решил исследовать идею о том, что физический мир на самом деле является нейронной сетью. Идея определенно безумная, но достаточно ли безумная, чтобы быть правдой? Это еще предстоит выяснить.

В статье вы написали, что для доказательства ошибочности теории «все, что нужно, – это найти физическое явление, которое не может быть описано нейронными сетями». Что вы имеете в виду? Почему такое «легче сказать, чем сделать»?

Что ж, существует множество «теорий всего», и большинство из них должно быть ошибочным. По моей теории, все, что вы видите вокруг себя, является нейронной сетью, и поэтому, чтобы доказать, что это неверно, все, что нужно, – это найти явление, которое невозможно смоделировать с помощью нейронной сети. Но если задуматься, это очень сложная задача, потому что мы так мало знаем о том, как ведут себя нейронные сети и как на самом деле работает машинное обучение. Вот почему я в первую очередь попытался разработать теорию машинного обучения.

Как ваше исследование связано с квантовой механикой и обращается ли оно к эффекту наблюдателя?

Есть два основных направления мысли: интерпретация квантовой механики Эвереттом (или многих миров) и интерпретация Бома (или скрытых переменных). Мне нечего сказать нового о многомировой интерпретации, но я думаю, что могу внести свой вклад в теорию скрытых переменных. В возникающей квантовой механике, которую я рассматривал, скрытые переменные – это состояния отдельных нейронов, а обучаемые переменные (такие как вектор смещения и матрица весов) – квантовые переменные. Обратите внимание, что скрытые переменные могут быть очень нелокальными, поэтому неравенства Белла нарушаются. Ожидается, что возникнет приближенная пространственно-временная локальность, но, строго говоря, каждый нейрон может быть связан с любым другим нейроном, и поэтому система не обязательно должна быть локальной.

Не могли бы вы подробнее рассказать о том, как эта теория связана с естественным отбором? Как естественный отбор влияет на эволюцию сложных структур / биологических клеток?

Скажу очень просто. Есть структуры (или подсети) микроскопической нейронной сети, которые более стабильны, а есть другие структуры, которые менее стабильны. Более стабильные структуры переживут эволюцию, а менее стабильные структуры будут уничтожены. Я ожидаю, что в самых маленьких масштабах естественный отбор должен произвести некоторые структуры очень низкой сложности, такие как цепочки нейронов, но в больших масштабах структуры будут более сложными. Я не вижу причин, по которым этот процесс должен быть ограничен определенной шкалой длины, и поэтому утверждается, что все, что мы видим вокруг себя (например, частицы, атомы, клетки, наблюдатели и т. д.), является результатом естественного отбора.

Я был заинтригован вашим первым письмом, когда вы сказали, что сами, возможно, не все понимаете. Что вы имели в виду? Вы имели в виду сложность самой нейронной сети или что-то более философское?

Да, я говорю только о сложности нейронных сетей. У меня даже не было времени подумать о том, какие философские последствия могут иметь результаты.

Мне нужно спросить: означает ли эта теория, что мы живем в симуляции?

Нет, мы живем в нейронной сети, но, возможно, никогда не заметим разницы.

Оригинал

Интересные новости:

Подписывайтесь на наш Telegram, «X(twitter)» и «Zen.Yandex», «VK», «OK» и новости сами придут к вам..

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, «X(twitter)» и «Zen.Yandex», «VK», «OK» и новости сами придут к вам..


Никто не решился оставить свой комментарий.
Будь-те первым, поделитесь мнением с остальными.
avatar
Свежие статьи:
04.11.2024 в 20:25 Необычный объект CWISE J1249: загадка гиперскоростной звезды
В бескрайних просторах нашей галактики астрономы продолжают делать удивительные открытия, которые бросают вызов нашему пониманию космоса. Недавний анализ архивных данных космического телескопа WISE привел к вскрытию необычного объекта, известного как CWISE J12...

Читать далее

04.11.2024 в 20:18 Загадки ольмекских голов: Искусство и тайны древней Мезоамерики
На границе двух эпох, ольмекская цивилизация оставила после себя невероятные артефакты, среди которых величественные каменные головы. Эти монументальные скульптуры, созданные более 3000 лет назад, приглашают нас в путешествие по древним верованиям и социальной...

Читать далее

04.11.2024 в 20:11 Плазма как возможная форма жизни: новые горизонты астробиологии
В последние годы учёные всё чаще ставят под сомнение традиционные представления о жизни, исследуя формы, которые выходят за пределы привычных биологических классов. Новое исследование, посвящённое плазмоподобным образованиям в верхних слоях атмосферы Земли, от...

Читать далее


Советы:
Эксперт рассказала, как правильно хранить чай дома, и куда его класть не стоит
Чай занимает лидирующие позиции в списке любимых напитков. Его употребляют и взрослые, и дети для утоления жажды в теплое время года или для согрева в знойную зиму. Как сделать так, чтобы он подольше оставался ароматным в домашних условиях?...

Читать далее

Как выбрать клубнику на рынке: «без химии», вкусную, сладкую и сочную
На прилавках украинских рынков и супермаркетах появилось много клубники. И хотя цена еще немного кусается, уже можно купить спелую и сочную раннюю ягоду. Чтобы выбрать качественный и вкусный продукт, нужно знать несколько нюансов о клубнике....

Читать далее

Лучшее средство от слизней: вредитель уйдет навсегда
Лучшим средством борьбы со слизнями будет профилактика. Создав по периметру участка или огорода "полосу препятствий", устранив повышенную влажность и сырость в помещениях, можно минимизировать риск появления вредителя. А как эффективно уничтожить слизней, кото...

Читать далее