Автор на Виктор Тангерман чрез Futurism.com,

Не всеки ден попадаме на вестник, който се опитва да предефинира реалността.

Но в  провокативна предпечатка,  качена на  arXiv  това лято, професор по физика в университета в Минесота Дулут на име Виталий Ванчурин се опитва да прекрои реалността по особено отворен за очите начин - предполагайки, че живеем в масивна невронна мрежа, която управлява всичко наоколо нас.

С други думи, той пише в статията, че е „възможността цялата Вселена на нейното най-фундаментално ниво да е невронна мрежа“.

От години физиците имат  опитват да съчетаят  квантовата механика и общата теория на относителността. Първият твърди, че времето е универсално и абсолютно, докато последният твърди, че времето е относително, свързано с тъканта на пространството-времето.

В своя доклад Ванчурин твърди, че изкуствените невронни мрежи могат да „показват приблизително поведение“ и на двете универсални теории.

Тъй като квантовата механика „е изключително успешна парадигма за моделиране на физически явления в широк диапазон“, пише той, „широко се смята, че на най-фундаменталното ниво цялата Вселена се управлява от правилата на квантовата механика и дори гравитацията трябва някак изникват от него. "

„Ние не просто казваме, че изкуствените невронни мрежи могат да бъдат полезни за анализ на физически системи или за откриване на физически закони, ние казваме, че така всъщност работи светът около нас“, се казва в дискусията на вестника. „С това отношение може да се разглежда като предложение за теорията на всичко и като такова би било лесно да се докаже, че е погрешно.“

Концепцията е толкова смела, че повечето физици и експерти по машинно обучение, до които стигнахме, отказаха да коментират записа, позовавайки се на скептицизъм относно заключенията на статията. Но в Въпроси и отговори с футуризма Ванчурин се наведе в спора - и ни разказа повече за своята идея.

Футуризъм: Вашият документ твърди, че Вселената може по същество да е невронна мрежа. Как бихте обяснили разсъжденията си на някой, който не знаеше много за невронните мрежи или физиката?

Виталий Ванчурин:  Има два начина да отговорите на въпроса си.

Първият начин е да се започне с точен модел на невронни мрежи и след това да се изследва поведението на мрежата в границите на голям брой неврони. Това, което показах, е, че уравненията на квантовата механика описват доста добре поведението на системата в близост до равновесие, а уравненията на класическата механика описват доста добре как системата се отдалечава от равновесието. Съвпадение? Може да е, но доколкото знаем квантовата и класическата механика е точно как работи физическият свят.

Вторият начин е да се започне от физиката. Знаем, че квантовата механика работи доста добре на малки мащаби, а общата теория на относителността работи доста добре на големи мащаби, но досега не успяхме да съгласуваме двете теории в единна рамка.Това е известно като проблема с квантовата гравитация. Ясно е, че пропускаме нещо голямо, но за да влошим нещата, дори не знаем как да се справяме с наблюдателите. Това е известно като проблем с измерването в контекста на квантовата механика и проблем с мярката в контекста на космологията.

Тогава може да се твърди, че има не две, а три явления, които трябва да бъдат обединени: квантова механика, обща теория на относителността и наблюдатели. 99% от физиците биха ви казали, че квантовата механика е основната и всичко останало по някакъв начин трябва да излезе от нея, но никой не знае как точно може да се направи това. В тази статия разглеждам друга възможност, че микроскопичната невронна мрежа е основната структура и всичко останало, т.е. квантовата механика, общата теория на относителността и макроскопичните наблюдатели, се появява от нея. Засега нещата изглеждат доста обещаващи.

Какво първо ви даде тази идея?

Първо исках да разбера по-добре как работи дълбокото обучение и затова написах статия, озаглавена  „Към теория на машинното обучение“ . Първоначалната идея беше да се приложат методите на статистическата механика за изучаване на поведението на невронните мрежи, но се оказа, че в определени граници динамиката на обучение (или обучение) на невронните мрежи е много подобна на квантовата динамика, която наблюдаваме във физиката. По това време бях (и все още съм) в отпуск и реших да проуча идеята, че физическият свят всъщност е невронна мрежа. Идеята определено е луда, но дали е достатъчно луда, за да е истина? Това остава да се види.

В статията, която написахте, че за да докажете, че теорията е погрешна, „всичко, което е необходимо, е да се намери физическо явление, което не може да бъде описано от невронни мрежи“. Какво искаш да кажеш с това? Защо подобно нещо е „по-лесно да се каже, отколкото да се направи?“

Е, има много „теории за всичко“ и повечето от тях трябва да са погрешни. В моята теория всичко, което виждате около себе си, е невронна мрежа и затова, за да докажете, че е погрешно, всичко, което е необходимо, е да намерите явление, което не може да бъде моделирано с невронна мрежа. Но ако се замислите, това е много трудна задача, главно защото знаем толкова малко за това как се държат невронните мрежи и как всъщност работи машинното обучение. Ето защо се опитах да разработя теория на машинното обучение на първо място.

Как вашите изследвания са свързани с квантовата механика и разглеждат ли ефекта на наблюдателя?

Има две основни линии на мислене - интерпретацията на Еверет (или в много светове) на квантовата механика и интерпретацията на Бом (или скрити променливи). Нямам какво ново да кажа за интерпретацията на много светове, но мисля, че мога да допринеса с нещо за теориите за скритите променливи. В възникващата квантова механика, която разгледах, скритите променливи са състоянията на отделните неврони, а обучимите променливи (като вектор на пристрастие и матрица на теглото) са квантови променливи. Имайте предвид, че скритите променливи могат да бъдат много нелокални и така неравенствата на Бел са нарушени. Очаква се да се появи приблизително пространствено-времево местоположение, но строго погледнато всеки неврон може да бъде свързан с всеки друг неврон и затова системата не трябва да бъде локална.

Имате ли нещо против да разширите начина, по който тази теория е свързана с естествения подбор? Как естественият селективен фактор влияе върху еволюцията на сложни структури / биологични клетки?

Това, което казвам, е много просто. Има структури (или подмрежи) на микроскопичната невронна мрежа, които са по-стабилни, а има и други структури, които са по-малко стабилни. Колкото по-стабилни структури биха оцелели еволюцията, а по-малко стабилните структури биха били унищожени. На най-малките скали очаквам, че естественият подбор трябва да създаде някои структури с много ниска сложност, като вериги от неврони, но в по-големи мащаби структурите биха били по-сложни. Не виждам причина този процес да се ограничава до определена скала на дължината и затова твърдението е, че всичко, което виждаме около нас (напр. Частици, атоми, клетки, наблюдатели и т.н.), е резултат от естествения подбор.

Бях заинтригуван от първия ви имейл, когато казахте, че може да не разбирате всичко сами. Какво искахте да кажете с това? Имаше ли предвид сложността на самата невронна мрежа или нещо по-философско?

Да, имам предвид само сложността на невронните мрежи. Дори нямах време да мисля какво би могло да бъде философско значение на резултатите.

Трябва да попитам: тази теория ще означава ли, че живеем в симулация?

Не, живеем в невронна мрежа, но може би никога няма да разберем разликата.