北京時間4月9日消息，近代物理學出現停滯不前的處境，幾十年以來，我們(men) 沒有任何重大的新物理理論突破，我們(men) 是否需要一種全新的方式來理解宇宙呢？目前，美國明尼蘇達大學物理學教授維塔利·萬(wan) 庫瑞稱，如果我們(men) 將世界當作一個(ge) 正在學習(xi) 的神經網絡，那麽(me) 我們(men) 就可以更好地理解量子引力、量子計算和人類意識。

　　據悉，萬(wan) 庫瑞從(cong) 事多年的宇宙學、量子引力和機器學習(xi) 研究。

　　20世紀的物理學家應該得到很大的讚譽，他們(men) 提出了兩(liang) 個(ge) 突破性發現：量子力學和廣義(yi) 相對論，在經典物理學和統計物理學的幫助下，物理學家有一個(ge) 很好的起點，他們(men) 在宇宙學等領域取得了驚人的進步。誰會(hui) 想到科學家可以用量子力學來描述大爆炸前宇宙膨脹期間的變化，然後用廣義(yi) 相對論的規則來研究大爆炸後的宇宙狀況？但如果你做對了（感謝阿列克謝·斯塔羅賓斯基、艾倫(lun) ·古斯等人），將獲得非常具體(ti) 的預測，這些預測之後先被宇宙背景探索者證實，又獲得普朗克實驗的證實，但是這段輝煌時期到此結束了。我們(men) 仍然不知道是什麽(me) 驅動了宇宙膨脹，或者是什麽(me) 暗能量或者暗物質，顯然，我們(men) 遺漏了一些重要的因素，許多研究人員認為(wei) ，我們(men) 需要一個(ge) 新的理論框架來統一20世紀的重大發現，無論它是基於(yu) 弦理論、量子信息還是神經網絡，新的理論框架都很可能具有革命性的。

　　無論它是基於(yu) 弦理論、量子信息還是神經網絡，新的理論框架都很可能具有革命性的。

　　我們(men) 現在能做些什麽(me) 來加速這一革命性的發現嗎？科學家建議稱，當前如果長時間陷入“局部最小值”，我們(men) 應當進入任何人工神經網絡或者任何學習(xi) 係統，隻要增加“步長”，在科學研究的背景下，“局部最小值”代表無法取得漸進的進展，增加的“步長”代表科學研究範圍的擴大。在某種程度上，該情況已經發生了，一些物理學家正在引入新的數學概念，連接物理學的不同領域，拓展跨學科合作，但這還不是在所有層麵上都發生的。大多數科學家不願意在他們(men) 的“舒適區”之外進行研究，原因很簡單——這意味著更多的工作需要更少的認可，這就是真正的問題所在，有利於(yu) 個(ge) 體(ti) 研究者的策略與(yu) 有利於(yu) 整個(ge) 文明的策略是對立的。

　　我們(men) 試圖增加“步長”並找到一條走出“局部最小值”的方法，采用了一個(ge) 非常大膽的想法，即整個(ge) 宇宙是一個(ge) 宇宙版的神經網絡，它的目的和其他任何神經網絡一樣，學習(xi) 它的訓練數據集，或者換句話講，理解它的環境。這可能是微不足道的，但更重要的是，它表明，要想學習(xi) 有效，就必須在所有尺度上發生——從(cong) 亞(ya) 原子到宇宙學。為(wei) 了驗證這一假設，科學家首先開發了一種學習(xi) 熱力學的方法（包括平衡和非平衡學理論），然後將其應用於(yu) 廣泛的尺度上描述自然現象（包括量子物理學和經典物理學）。

　　近期，一篇名為(wei) 《神經網絡的世界》的論文指出，我們(men) 周圍觀察到的量子、經典效應和引力效應可能不是基本的，而是宇宙神經網絡學習(xi) 的突發行為(wei) ，如果是正確的，那麽(me) 它告訴我們(men) 一些關(guan) 於(yu) 自然如何運行的非常深刻的原理。

　　該觀點也可以被看作是一種嚐試來協調量子力學和廣義(yi) 相對論——“量子引力問題”，換句話講，神經網絡可能是量子力學和廣義(yi) 相對論統一過程中缺失的環節，在最小尺度上，宇宙神經網絡處於(yu) 平衡狀態，這在量子力學中可以很好地描述，但在最大的尺度上，神經網絡仍然距離平衡狀態很遠，廣義(yi) 相對論可以更好地描述平衡狀態。此外，神經網絡模型可能會(hui) 揭示觀察者的問題，量子力學中的“測量問題”和宇宙學中的“測量問題”，但要做到這一點，我們(men) 必須首先更好地理解宏觀觀察，或者還有意識，在這方麵，生物學家的意見可能是絕對必要且有用的。

　　神經網絡可能是量子力學和廣義(yi) 相對論統一過程中缺失的環節。

　　這是否意味著神經網絡將為(wei) 21世紀的科學研究提供一個(ge) 改進的理論框架？現在下結論還為(wei) 時過早，但令人鼓舞的是，越來越多的物理學家、生物學家和計算機科學家正在認真考慮這種可能性，例如：最初並不清楚薛定諤方程何時能正確地描述平衡狀態下的學習(xi) 動力學，但後期我們(men) 證明，當神經元的數量發生改變時，該情況就會(hui) 發生。這也為(wei) 建造人工量子計算機打開了一扇大門，也就是在一台能夠進行量子計算的計算機上運行人工神經網絡，這是我們(men) 目前正在與(yu) 機器學習(xi) 專(zhuan) 家討論的問題。

　　利用人工神經網絡進行機器學習(xi) 的想法最初源自生物學，但是，如果宇宙是一個(ge) 神經網絡，那麽(me) 我們(men) 可能使用機器學習(xi) 展開研究探索，例如：生物進化分析，生物學家正在研究類似的理論，目前看來頗有希望。

　　我們(men) 可以將宇宙視為(wei) 一個(ge) 神經網絡學習(xi) 係統，這僅(jin) 僅(jin) 是漫長而激動人心的探索旅程的開始。

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