新机器学习理论提出了关于科学本质的问题

机器学习科学概念

一种新颖的计算机算法或一组规则,可准确地预测太阳系中行星的轨道可以适应更好地预测和控制的行为等离子体这燃料融合设施设计成在地球上收获的融合能量,为太阳和星星提供动力。

该算法是由美国能源部(DOE)普林斯顿等离子体物理实验室(PPPL),适用机器学习,从经验中学习的人工智能(AI)的形式,发展预测。“通常在物理学中,您进行观察,根据这些观察创建一个理论,然后使用该理论预测新的观察,”PPPL物理学家红琴说,文献中的纸张提交概念科学报告。“我正在做的是用一种黑匣子替换这个过程,这是一种可以在不使用传统理论或法律的情况下产生准确的预测。”

秦(发音为下巴)创建了一个计算机程序,他喂养了汞轨道轨道的过去观察数据,金星, 地球,火星木星和矮人的行星Ceres。该程序以及另外的程序称为“服务算法”,然后在不使用牛顿运动和引力的情况下对太阳系中其他行星的轨道进行准确地预测。“基本上,我绕过了物理学的所有基本成分。我直接从数据到数据,“秦说。“中间没有物理法则。”

洪琴

PPPL物理学家洪琴在行星轨道和计算机代码的图像前面。信用:Elle Starkman / PPPL通讯办公室

该计划不会发生意外准确的预测。“红教导了大自然使用的潜在原则来确定任何物理系统的动态,”Joshua Burby表示,Doe的Los Alamos国家实验室的物理学家赢得了他的博士学位。在古代的指导下的普林斯顿。“回报是,网络在目睹训练实例很少后,网络了解行星运动的规律。换句话说,他的代码真的“了解”物理法则“。

机器学习是使像谷歌这样的计算机程序成为可能的东西。谷歌通过大量信息翻译SIFTS,以确定一种语言中的一个单词的频率如何翻译成其他语言的单词。通过这种方式,该程序可以在不实际学习任何语言的情况下进行准确的翻译。

这个过程也出现在哲学思想实验中,如John Searle的中国房间。在那种情况下,不知道中国人的人可以通过使用一组指示或规则来将中国句子或任何其他语言翻译成英文或任何其他语言,这将替代理解。思想实验提出了关于以根本,它意味着了解的内容的问题,以及理解是否意味着除了遵循规则之外的思想中正在发生别的东西。

秦刚的灵感部分来自于牛津大学哲学家尼克·博斯特罗姆的哲学思想实验,他认为宇宙是计算机模拟的。如果这是真的,那么基本的物理定律应该揭示宇宙是由时空的单个块组成的,就像电子游戏中的像素一样。“如果我们生活在模拟世界中,我们的世界就必须是离散的,”秦说。秦刚设计的黑匣子技术并不要求物理学家从字面上相信模拟猜想,尽管它建立在这个想法上,创建了一个程序,可以做出精确的物理预测。

由此产生的世界的像素化视图,类似于电影中描绘的内容矩阵该理论将宇宙看作是由单个的位元组成的,与人们通常创造的理论不同。科学家通常会设计出物理世界如何运行的总体概念,而计算机只是汇集了一组数据点。

秦和埃里克帕尔梅德加,一名研究生普林斯顿大学等离子体物理学中的程序,现在正在开发使用离散场理论的方法来预测由世界各地科学家进行的融合实验中血浆颗粒的行为。最广泛使用的融合设施是甜甜圈形的托卡卡马克,将血浆限制在强大的磁场中。

核聚变是驱动太阳和恒星的能量,它以等离子体的形式将轻元素结合在一起——等离子体是由自由电子和原子核组成的炽热带电物质,占可见宇宙的99%——从而产生大量的能量。科学家们正试图在地球上复制核聚变,以获得几乎取之不尽的电力供应。

“在磁性融合装置中,等离子体的动态是复杂的和多种规模,以及我们感兴趣的特定物理过程的有效管理法律或计算模型并不总是明确,”秦说。“在这些场景中,我们可以应用我开发的机器学习技术,以创建离散场理论,然后应用这种离散场理论来理解和预测新的实验观察。”

这一过程对科学本身的性质开辟了问题。科学家不想开发解释世界的物理理论,而不是简单地混淆数据吗?没有理论对物理学的基础,有必要解释和理解现象?

“我争辩说,任何科学家都是预测的最终目标,”秦说。“你可能不一定需要法律。例如,如果我能完全预测行星轨道,我不需要知道牛顿的引力和运动规律。你可以争辩说,这样你就会理解,如果你知道牛顿的法律。从某种意义上说,这是正确的。但从实际的角度来看,准确的预测并没有做任何事情。“

机器学习也可以为更多研究开辟可能性。“它显着拓宽了你可以解决的问题范围,因为你需要进入的只是数据,”Palmerduca说。

该技术也可能导致传统物理理论的发展。“虽然在某些情况下,这种方法可以排除这种理论的需要,但它也可以被视为朝向一个的路径,”Palmerduca说。“当你试图推断出理论时,您希望尽可能多地提供数据。如果您提供了一些数据,则可以使用机器学习来填补该数据的空白或以其他方式展开数据集。“

参考:“机器学习和离散野外理论的服务”,洪琴2020年11月9日,科学报告
DOI:10.1038 / S41598-020-76301-0

1条评论“新机器学习理论提出了关于科学本质的问题”

  1. ......一个非常合乎逻辑的下一步,但现在我想到了量子世界的破解,并要求我的自我是任何互动,这在真正的条件下是不可避免的,只是一个测量,毕竟是一种......

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