SLOBODA JE ODGOVORNOST

24/09/2022

SLOBODA JE ODGOVORNOST

CIJELI BI SVEMIR MOGAO BITI NEURONSKA MREŽA

Ne nailazimo svaki dan na studiju koja pokušava preslikati pravila stvarnosti. Međutim, profesor fizike na Sveučilištu Minnesota Duluth po imenu Vitaly Vanchurin pokušao je preoblikovati stvarnost na posebno otvoren način u prethodno objavljenom na arXiv ovog ljeta, tvrdeći da živimo unutar ogromne neuronske mreže koja upravlja svime oko nas.

Drugim riječima, “mogućnost je da je cijeli kozmos na svojoj najosnovnijoj razini neuronska mreža”, naveo je u izvješću.

Fizičari godinama pokušavaju pomiriti kvantnu fiziku i opću relativnost. Prvi tvrdi da je vrijeme univerzalno i apsolutno, dok drugi tvrdi da je vrijeme relativno i isprepleteno s tkivom prostor-vremena.

Vanchurin tvrdi da umjetne neuronske mreže mogu “prikazati približna ponašanja” obje univerzalne teorije u svom članku. “Rašireno je uvjerenje da je na najosnovnijoj razini cijeli svemir upravljan pravilima kvantne mehanike, pa čak i gravitacija treba nekako proizaći iz toga”, piše on, jer je kvantna mehanika “iznimno uspješna paradigma za modeliranje fizičkih fenomena na širokom rasponu ljestvica.”

U raspravi se navodi: “Mi ne tvrdimo samo da umjetne neuronske mreže mogu biti korisne za procjenu fizikalnih sustava ili otkrivanje fizikalnih zakona; mi kažemo da svijet oko nas tako zapravo funkcionira”. “U tom smislu, može se promatrati kao prijedlog teorije svega, i kao takav, trebao bi se jednostavno opovrgnuti.”

Većina fizičara i stručnjaka za strojno učenje s kojima smo kontaktirali odbili su komentirati zapis, navodeći svoje nepovjerenje u rezultate rada. Međutim, u Q&A s futurizmom, Vanchurin je dublje ušao u raspravu i otkrio više o svom konceptu.

Futurizam: Vaš rad tvrdi da bi svemir u osnovi mogao biti neuronska mreža. Kako biste objasnili svoje razmišljanje nekome tko ne zna puno o neuronskim mrežama ili fizici?

Vitaly Vanchurin: Postoje dva načina da odgovorite na vaše pitanje.

Prvi pristup je započeti s detaljnim modelom neuronskih mreža, a zatim istražiti kako se mreža ponaša kada postoji veliki broj neurona. Ono što sam dokazao je da jednadžbe kvantne mehanike točno opisuju ponašanje sustava blizu ravnoteže, dok jednadžbe klasične mehanike točno opisuju ponašanje sustava koji je udaljeniji od ravnoteže. Koincidencija? Možda, ali kvantna i klasična mehanika upravo su način na koji fizički svijet funkcionira, koliko znamo.

Druga opcija je početi s fizikom. Znamo da kvantna mehanika dobro funkcionira na malim veličinama, a opća teorija relativnosti dobro radi na velikim razmjerima, ali tek trebamo pronaći način da obje teorije spojimo u koherentan okvir. To je poznato kao problem kvantne gravitacije. Jasno je da nešto bitno nedostaje, ali da stvar bude gora, nemamo pojma kako se nositi s promatračima. U kvantnoj mehanici to je poznato kao problem mjerenja, a u kozmologiji je poznat kao problem mjere.

Tada se može tvrditi da su kvantna mehanika, opća relativnost i promatrači tri fenomena koje je potrebno ujediniti, a ne dva. Glavna je, prema 99 posto fizičara, kvantna mehanika, a sve ostalo bi na neki način trebalo proizaći iz nje, ali nitko ne razumije kako se to može. U ovom radu predlažem još jednu mogućnost: da je mikroskopska neuronska mreža temeljna struktura iz koje proizlazi sve ostalo, uključujući kvantnu mehaniku, opću relativnost i makroskopske promatrače. Zasad se čini da sve ide dobro.

Što vam je prvo dalo ovu ideju?

Za početak, jednostavno sam želio naučiti više o dubokom učenju, stoga sam napisao rad pod naslovom “Prema teoriji strojnog učenja”. Prvotni plan bio je koristiti metode statističke mehanike za analizu ponašanja neuronskih mreža, ali se pokazalo da je dinamika učenja (ili treninga) neuronskih mreža nevjerojatno slična kvantnoj dinamici koja se vidi u fizici uz određena ograničenja. Bio sam u to vrijeme (i još uvijek jesam) na odmoru i odlučio sam istražiti teoriju da je fizički svijet zapravo neuronska mreža. Koncept je sulud, ali je li dovoljno lud da bude istinit? To će morati pričekati i vidjeti.

“Sve što je potrebno za provjeru teorije je otkriti fizički fenomen koji se ne može objasniti neuronskim mrežama”, rekli ste u radu. Što točno misliš? Zašto je u ovom slučaju “lakše reći nego učiniti”?

Pa, postoji puno mnogo “teorija svega”, a velika većina njih mora biti netočna. Sve što vidite oko sebe je neuronska mreža prema mojoj hipotezi, tako da sve što trebate učiniti da biste to opovrgli je pronaći fenomen koji se ne može objasniti neuronskom mrežom. Ali, kada razmislite o tome, to je vrlo težak pothvat, zbog našeg nedostatka razumijevanja kako neuronske mreže funkcioniraju i kako funkcionira strojno učenje. Zato sam uopće pokušao konstruirati teoriju strojnog učenja.

Koncept je sulud, ali je li dovoljno lud da bude istinit? To ćete morati pričekati i vidjeti.

Izvor: SciandNature // Zeeshan Ali

Prijašnja objava

SVETA AGATA – zaštitnica Sicilije i žena oboljelih od raka dojke

Slijedeća objava

EINSTEINOVO INTUITIVNO RJEŠENJE KVANTNE MEHANIKE

Možda će Vas interesirati i ovo:

LEPOGLAVA – KOLIJEVKA ZNANOSTI, UMJETNOSTI, KULTURE I ŠKOLSTVA

Ivanščica je najviša planina Hrvatskog zagorja koja s Ravnom gorom okružuje Lepoglavu. Na Ivanščici se nalazi planinarski dom „Josip Pasarić“, uređeno uzletište za paraglajdere, brojne planinarske staze, špilje, stijene i izvori. Jedan od najviših vrhova Ivanščice iznad […]

UPOZNAJTE INTROVERTE U PAR KORAKA

Iako se čini da introvertima nedostaju društvene vještine ili da su asocijalni, nijedno nije točno. Introverti su često pogrešno shvaćeni što za njih može biti prilično neugodno. Ali, možda niste ni svjesni da im stanete na […]