迷信家公布惊人实践：宇宙也许是一个微小的神经网络，真是活的？

alexstar

经典物理学和古代物理学的争执至今仍没有消停，爱因斯坦和普朗克的泛起推翻了人们以往对世界的认知，传统物理钻研伎俩曾经很难去解释宏观世界下的静止形态和变动。
普朗克向爱因斯坦颁奖

而二者之间的差别跟着相对于论和量子力学的开展变得难以和谐，为了追求解决这二者之间的沟通障碍，来自明尼苏达大学德卢斯分校的物理学传授维塔利·万丘林，试图以神经网络的角度去解释全部宇宙的运作。
在他的计算揣测中，万丘林以为宇宙多是一个微小的神经网络，全部神经网络内的每种可视察景象均可以经过它来进行摹拟建立，从某种水平上能够解释全部宇宙的运作形式。
宇宙多是一个微小的神经网络

万丘林传授这个惊人的实践是如何得出的？甚么是神经网络？假如宇宙是一个神经网络，这象征着甚么？本文接上去将从神经网络工程和万丘林传授的钻研进行解答，为何说宇宙多是一个微小的神经网络，它真是活的吗？
神经网络与古代物理的结合
以后的量子力学从实践钻研开始，到运用在普遍规模内对物理景象进行建模，从宏观形态下的高能试验，到微观规模内的宇宙学观测。量子力学的范式表示得十分胜利，古代迷信界广泛以为，在最根本的层面上，全部宇宙都受量子力学的规定所安排，乃至包罗引力也应该是在此之下以某种形式泛起。
根据尺寸与速度分类，物理学的四大畛域

但在量子力学的钻研中有一个问题在于，当视察者开始干预或者对其进行视察时，全部量子框架也会开始土崩瓦解。（能够参考量子通信的问题）而视察者假如排除在量子零碎以外时，这所有似乎又很正常。如何形容量子零碎中的微观视察者，好比宇宙自身，并无像经典物理学那样对景象有着分明的解释。
宇宙大尺度构造摹拟图

为理解决人们对物理世界的形容中泛起的这类显著纷歧致，人们应该斟酌具有一个比量子力学更根本的实践。因此在这个思考配景下，万丘林传授假定了一个可行的形容，在最根本的层面上，全部宇宙的能源学是由一个阅历学习进化的宏观神经网络来形容。
大脑和宇宙

假如形容正确，那末不只是微观视察者，更首要之处在于，量子力学和狭义相对于论应该在适量的规模内正确地形容宏观神经网络的能源学。
此外，量子力学的新见地以为，量子力学可能不是一种根本的实践，它只是一种允许在某些能源零碎中进行统计计算的数学工具。假如正确，那末摹拟应该能从第一原理推导出一切根本本钱，如复波函数、薛定谔方程。
人脑的神经元网络

万丘林传授对包孕两种不同类型自在度的神经网络静态零碎进行了剖析，接近均衡的可训练变量的能源学由代表量子相的自在能的马德隆方程形容，而且阔别均衡。它们的能源学由哈密顿方程形容，其中自在能代表哈密顿的主函数。
神经元细胞构造图和衔接图

终究后果标明神经网络的确能够表示出涌现的量子行动和经典行动（两种物理实践下的表示），同时他还强调这个学习静态是必不成少的，独自的随机静态不会发生预期的后果。关于狭义相对于论以及热力学定律中的熵宇宙，剖析后果就有此外两种形态。
那末该钻研是如何对待这些后果的呢？
爱因斯坦解释狭义相对于论的手稿扉页

基于神经网络摹拟的宇宙
神经网络在适量极限内的能源学能够经过量子力学和狭义相对于论的涌现来实现近似，然而这两个极限形态截然不同。引力实践下形容了一个十分稠密和深度的神经网络，而在量子实践中，神经网络的表示十分密集和浅层。
此外万丘林传授还揣测，在深层和稠密网络的神经元与浅层和密集网络的界限神经元之间可能存在全息对偶映照。
原子的三个次要亚原籽粒子是质子、中子和电子

假如全部宇宙是一个神经网络，那末像天然选择这样的事件可能会在全部宇宙学的尺度上进行，小到亚原子，大到生物。宇宙中更不乱的构造更无机会存活上来，而不太不乱的构造更有可能被歼灭。
这个揣测假如正确，那末咱们明天所看见的原子和粒籽实际上多是从一些十分低的繁杂性构造开始，长时间进化的后果。关于咱们人类或者说微观形态下的视察者以及生物细胞则是更长期进化的后果。
一个典型的原核细胞构造

钻研最初指出，要证实这个实践是错的其实很简略，它所需求的办法就是找到一种神经网络无奈形容的物理景象。但在实际运用中十分难题，当初迷信界有多种“万物实践”的假定，它们都对比公道地解释了事物的运作，因此目前也没有神经网络不克不及摹拟出来的计算。
智能机器人

但就神经网络工程来说，人们对机器学习，以及神经网络是如何运作的知道得十分少，这样的说法显然不足一定的压服力。这篇论文和相干的学术钻研在2021年时就颁发在了互联网上，然而同行的钻研人员对外面的钻研持疑心看法，不外神经网络的确可以为迷信家就视察问题提供一个新的视角。
宇宙网络与人脑细胞模型类似

另外一方面，咱们需求了解一点当下人工神经网络的建立，从钻研的内容来看，到底甚么是神经网络？
神经网络零碎
明天咱们的神经网络多了一层新的含意，也就是人工神经网络的计算零碎，这是一种基于生物神经网络创立的一种学习型计算。它是基于人工神经元的衔接单元或节点的聚拢，是对生物大脑中的神经元进行疏松的建模。
大脑构造

这些建模就像生物大脑中的突触同样，能够将信号传递给其余神经元，人工神经元接纳到信号后并对其进行处置，并与其余神经元进行信号交互。
但人工神经网络和生物神经网络有一点不同的是，一切神经元之间的衔接都是固定好的，它不会像生物神经那般会发生新的突触衔接。不外人工神经网络会对每一个次的计算摹拟进行更新迭代，追求到一种更加疾速高效的算法，也就是更快的神经通行线路。
神经元示用意

人工神经网络的自我学习中，次要是经过斟酌样本视察来顺应网络以更好地处置工作。学习波及调剂网络的权重（和可选阈值）以此进步后果的精确性，在学习期间的按期评价由本钱函数来实现，只有产出持续降落，学习就会持续。
因此神经网络的建造很大水平上和学习办法无关，目前的学习办法有三大范式，以此实现对应的特定学习工作。虽然人工神经网络不会像生物神经网络那样会在学习过程当中发生新的突触，然而神经网络也是可以进化的。
人工神经网络：是人工智能畛域衰亡的钻研热点

它能够使用神经进化计算创立神经网络拓扑和权重，最大的优点就是不太容易堕入“死胡同”。万丘林传授的钻研傍边使用了随机神经网络，经过向网络中引入随机变动来构建，或者给它们随机权重，由于随机颠簸有助于网络开脱局部最小值。
只管神经网络有着弱小的计算才能，然而以后的神经网络需求损耗少量的硬件资源，同时还需求少量的训练模型来进行迭代。关于文中提到的钻研而言，其实它也是一种算法优化和摹拟，仍需求理想数据进行反对。
神经网络是一种运算模型，由少量的节点互相衔接构成

人工神经网络展现下的宇宙模型假如是真正的，那末咱们或许是宇宙神经网络泛滥摹拟训练的一次迭代。这样惊人的实践发现也难怪很难获取其余迷信家的反对。
最初要特别指出的是，假如宇宙神经网络存在，也不克不及证实它的确是活着的，也许它只是一种算法模型，又或者是泛滥神经网络衔接中的一个节点。
浩大的宇宙

限于明天的人工网络建立和古代物理钻研的局限，人类关于宇宙的认知依然处于未知，很难说这之间详细有甚么分割。神经网络或许会让人类堕入更深档次的思考，或许又可能成为物理学家想要实现的终极大一统实践。

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