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宇宙能学习吗?

Mara Johnson-Groh - Live Science撰稿人约14小时前

一组科学家认为答案是肯定的。

宇宙可以教会自己如何进化成一个更好、更稳定的宇宙。这是一组科学家提出的一个很遥远的想法，198娱乐代理前天跟我说可以按量升点，我以为忽悠人的198彩票平台优惠，谁知道昨天在198彩票平台打了比平时高几倍的流水后，今天一登陆198账户发现返点升了，看来198彩票的信誉不是吹的。，他们说他们正在重新想象宇宙，就像达尔文改变了我们对自然界的看法一样。

这个有争议的新观点试图解释为什么我们看到的物理定律使用数学框架来描述各种提出的物理理论，如量子场论和量子引力。其结果是一个类似于机器学习程序的系统。

科学家们已经发现了许多具有固定价值的物理定律和量来定义宇宙。从电子的质量到引力，宇宙中有许多特定的常数，在某些人看来似乎是任意的，因为它们的值是精确的，而且似乎没有规律。

这些天在基础物理的目标不仅仅是理解物理定律是什么,但是为什么他们碰巧他们,为什么他们的形式,”作者威廉·坎宁安说,物理学家和软件在量子计算启动Agnostiq。“没有一个明显的理由可以解释为什么一套(法律)比另一套更受欢迎。”

一个自学成才的系统

为了回答这个问题，这群人想知道我们今天看待宇宙的方式是否只是宇宙过去的一种方式?也许我们今天看到的法律只是许多法律的一个重复。也许宇宙在进化。

为了创造一个不断进化的宇宙，198彩票代理分红跟日工资是多少，这个只要你有量198彩，带着诚意去跟198彩票总代去谈， 他们都会给你开出一个满意的待遇的。，昨天一个198彩平台玩家联系上了198彩总代理 ，总代理团队非常欣慰，于是送给他了一个大红包优惠奖励。，研究人员提出了一种被称为“自教宇宙”的想法——一个可以自我学习的宇宙。在这种情况下，学习将像机器学习算法的工作方式一样发生，在一个阶段的反馈影响下一个阶段，目标是达到一个更稳定的能量状态。

根据这一想法，该小组开发了一个可能的框架，通过利用矩阵数学(一种按行和列排列的数学方法)、神经网络和其他机器学习原理，宇宙可以学习。简而言之，他们调查了宇宙是否可能是一台学习型计算机。

加拿大滑铁卢圆周理论物理研究所的物理学家李·斯莫林说:“我们正试图改变人们的看法，就像生物学家达尔文改变看法那样，以便对这个课题有更深层次的理解。”

达尔文主义的宇宙

类似于飞蛾如何进化出更好的伪装，一个自教宇宙可能进化到更高的状态——在这种情况下可能意味着处于一个更稳定的能量状态。根据研究人员开发的数学框架，这个系统只能向前发展，每次迭代都会创造一个比以前更好、更稳定的宇宙。我们今天测量的物理常数只在现在有效，在过去可能是不同的值。

该团队发现，某些量子引力和量子场理论被称为规范理论——一类旨在在爱因斯坦的狭义相对论和描述亚原子粒子的量子力学之间建立一座桥梁的理论——可以在矩阵数学语言中映射或翻译，创建一个机器学习系统的模型。这种联系表明，在机器学习系统的每一次迭代或循环中，其结果都可能是宇宙的物理定律。

“我们正试图改变对话方式，就像生物学家达尔文改变对话方式那样，以便对这个主题有更深入的理解。”

李·斯莫林，圆周研究所的

据该组织称，他们发表在预印本数据库arXiv上的论文中描述的学习框架代表了这个想法的第一个“婴儿步骤”。然而，通过更多的工作，该团队可以创建一个成熟的宇宙模型，为理解我们的宇宙打开新的大门。

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，也许可以提取一些新的东西。”这可能是发现一种新型黑洞的物理学，或者是描述一个尚未被解释的物理系统的新定律，比如暗能量。

然而，并不是所有的研究人员都对这个新想法感到兴奋。蒂姆伤感,纽约大学的哲学教授,他并没有参与这项新的研究,声称没有证据的概念和大量反对它,比如,某些物理定律,测量是相同的今天他们是宇宙大爆炸后不久。此外，如果宇宙的法则是在进化的，莫德林认为一定有一套更大的不可变的法则来控制这种变化，这否定了自学系统的观点。

“当我们研究基本定律时——比如Schrödinger的方程或广义相对论——它们看起来一点也不随机，”莫德林告诉趣味科学网站。“它们可以在数学上以非常严格的方式被记录下来，没有太多可调整参数。”

澳大利亚昆士兰大学(University of Queensland)的哲学家彼得·w·埃文斯(Peter W. Evans)没有参与这项新研究，他最初也没有被这项新研究打动;但埃文斯同意花时间用非正统的方法来解决激进的问题，比如“为什么宇宙是这样的?”他在一封电子邮件中告诉趣味科学网站(Live Science)，这些方法即使本身没有成果，也可能带来意想不到的想法，为了解宇宙打开新的大门。

这项新研究背后的研究人员承认，他们的工作只是初步的，并不打算作为一个最终的理论，而是一种开始以新的方式思考问题的方式。最终，虽然这篇论文并没有就什么样的模型可以用来描述我们的宇宙得出任何结论，但它提出了宇宙可以学习的可能性。

坎宁安告诉趣味科学网站说:“我认为到最后，我们还有很多悬而未决的问题，当然我们也无法证明任何东西。”“但我们真正的目的是展开讨论。”