Эволюция — это обучение |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2022-05-18 13:49 Мы уже писали про смелое сравнение Вселенной с нейросетью, сделанное коллаборацией астрофизика и нейробиолога. А недавно появилось ещё одно поразительное исследование, в котором Вселенная рассматривается как нейросеть, — тоже от международной коллаборации физиков и биологов, среди которых известнейший в мире эволюционист Евгений Кунин. Все авторы — выходцы из России, работающие в ведущих университетах мира. Они предлагают ни много ни мало новый взгляд на мироздание, определяя Вселенную и каждый атом как самообучающиеся системы. Учёные переписывают теорию эволюции на языке математической теории обучения. Оба этих процесса, эволюцию и обучение, можно описать как прохождение развивающейся (обучающейся) системы через постоянные испытания. При этом в системе могут происходить и закрепляться изменения, которые иногда улучшают результаты этих испытаний, иногда ухудшают их, а чаще никак на них не влияют. Модель эволюции как обучения выходит далеко за пределы таких очевидных аналогий и прослеживает детальное соответствие между существенными чертами эволюционного и обучающего процессов. Изложенная на языке математической теории обучения, теория эволюции получает гораздо более широкое применение, охватывая весь материальный мир. Теперь она намного лучше объясняет то, что объяснить не удавалось: происхождение сложности, жизни, памяти в физических и химических системах. Эти вопросы ставила, например, и синергетика Ильи Пригожина — помните его неравновесные системы, точки бифуркации, аттракторы? Но эти концепции были слишком простыми и слишком общими, чтобы объяснить рождение и эволюцию сложности за пределами той области химических реакций, которыми занимался Пригожин. Вот к какому невероятному выводу приходят авторы: «Детальное соответствие между ключевыми чертами процессов обучения и биологической эволюции предполагает, что это не простая аналогия, а скорее отражение глубокого единства эволюционных процессов, происходящих во Вселенной. <…> Если представить Вселенную как нейронную сеть… то все её системы, от составных субатомных частиц, таких как протоны, до атомов, молекул, форм жизни, планетарных систем и галактических скоплений, можно считать возникающими из динамики обучения. <…> Согласно изложенной здесь теории эволюции, любая наблюдаемая Вселенная состоит из систем, которые проходят обучение, или адаптивную эволюцию, и сама Вселенная является подобной системой. Таким образом, известное изречение Добжанского «Ничто в биологии не имеет смысла, кроме как в свете эволюции» следует перефразировать так: «Ничто в мире не может быть постижимо иначе, как в свете обучения». Итак, согласно этой теории, Вселенная — это самообучающаяся нейросеть. Мы тоже её часть — так учитесь, не позорьте органические молекулы! Источник: kot.sh Комментарии: |
|