核となる考え方は、次のように簡単にまとめることができます。ニューラル ネットワーク全体内の観測可能なすべての現象は、ニューラル ネットワークによってモデル化できます。この観点から見ると、宇宙自体も広い意味での巨大なニューラルネットワークである可能性があります。 昨年8月、ミネソタ大学ダルース校の物理学教授ヴィタリー・ヴァンチュリン氏は、出版前プラットフォームarXivで「世界はニューラルネットワークである」と題する論文を発表した。その論文に寄せられた意見は衝撃的だ。 (この論文へのリンク:https://arxiv.org/pdf/2008.01540.pdf) 最近、フューチャリズム誌の記者、ビクター・タンガーマン氏がヴァンチュリン氏にインタビューし、論文の内容について議論した。 中心的な考え方 論文によれば: 私たちは、宇宙全体が根本的なレベルでニューラルネットワークである可能性について議論しました。動的自由度には、「トレーニング可能な」変数(バイアス ベクトルや重み行列など)と「隠れた」変数(ニューロンの状態ベクトルなど)という 2 つの異なるタイプがあります。 最も基本的なレベルでは、ヴァンチュリンの論文は量子物理学と古典物理学の間のギャップに対する統一的な説明を提供しようと試みている。量子物理学は、宇宙の文脈における微視的システム内のダイナミクスを説明する上で非常に信頼できるものであることがわかっています。たとえば、単一光子を扱う場合、量子力学の理論に基づいて観測可能性、再現性、測定可能性を実現できます。 しかし、量子物理学と古典物理学を結び付けようとすると、これらの観測可能な量子現象を古典的な観測と統一することが困難であり、明確な理論的破綻があるとさえ言えることがわかります。 紛争 宇宙の性質を説明する理論の層を剥がしていくと、その核心では常に「至高の真実」を別の「至高の真実」に置き換えていることが分かります。理論家たちは、量子力学的現象の実行可能な解釈を導き出すことを目指して、創造論から「容器の中の脳」に至るまでのさまざまな考えを現実のものとして仮定してきた。 最終的な結果は 2 つあります。1 つは「パラレル ワールド」、もう 1 つは「変数と呼ぶ」です。ヴァンチュリン氏の研究は、「ニューラルネットワークの世界」理論を通じてこの 2 つを調和させようとする試みです。 この目的のために、ヴァンチュリンは次のような結論に達しました。 この記事では、宇宙全体が最も基本的なレベルでニューラル ネットワークである可能性について説明しました。これは極めて大胆な主張であり、物理システムの分析や物理法則の発見における人工ニューラル ネットワークの実現可能性を強調するだけでなく、ニューラル ネットワークが私たちの周囲の世界の実際の仕組みであるという、より直接的な結論も強調しています。この観点から、この見解の誤りを証明するには、ニューラル ネットワークの原理では説明できない物理現象を見つけるだけで済みます。しかし残念なことに(あるいは幸運なことに)、そのような現象は見つからないようです。 ヴァンチュリンは「パラレルワールド」理論にさらなる説明を加えないことを明確に述べており、この未加工のアプローチがこの論文の最も興味深い哲学的意義である。 ヴァンチュリンの研究結果が査読に合格するか、少なくとも宇宙全体が完全に機能するニューラルネットワークであるという現実的な可能性について人々が考え始めるきっかけになれば、私たちは貴重な手がかりを得ることになるだろう。この手がかりは私たちをより深いジレンマに導くかもしれないが、究極の大統一理論への一歩となるかもしれない。 私たち全員がこの巨大なニューラル ネットワークのノードであるなら、このネットワークの目的は何でしょうか?宇宙は巨大な閉じたネットワークなのでしょうか、それともより大きなネットワークの中の単なる 1 つの層なのでしょうか?おそらく私たちが目にしているのは、同じネットワーク内にある何兆もの宇宙のうちの 1 つにすぎないのでしょう。ニューラル ネットワークをトレーニングする場合、AI が適切に「トレーニング」されるまで、数百万、あるいは数千万サイクルを実行します。この背景フィールドが本当により大きな機械の一部であるならば、私たち人間は無数のトレーニング サイクルの 1 つにすぎないのでしょうか。 |
<<: 文部省は大学に37の新しい専攻を追加し、そのうち人工知能が3分の1を占める。
>>: ファーウェイがGood Vision Cloud Serviceを正式に開始、包括的なマシンビジョンの時代を先導
編集者注: この記事は、MIT Technology Review の副編集長兼編集長であり、AP ...
AI コンテンツ分析は、ビデオで取り上げられているトピックや、ビデオ内の登場人物が表現した感情を識別...
実際の人間の顔の 3 次元モデリング、合成、再照明は、コンピュータ グラフィックスの分野で高い応用価...
SAM (Segment Anything) は、基本的な視覚セグメンテーション モデルとして、わず...
[[187947]] 2017 年の最初の 1 ~ 2 か月間、2017 年のテクノロジー トレン...
近代化は世界を変える可能性のある新しい画期的なものをもたらしました。現実世界の問題は、単純な従来のア...
パスワードを隠すためにまだモザイクを使用していますか? 「見透かされる」ことには注意してください。ピ...
政府機関には常にさまざまな文書が詰まっていますが、その多くは紙の文書であり、電子文書であっても、実際...
教育省は最近、「高等教育機関における人工知能イノベーションのための行動計画」を発行しました。計画によ...
気がつくと、1 秒あたり 500 トークンを出力できる Groq モデルがインターネット上に広まって...
自律型ドローン技術は、業界全体に変革をもたらす力として登場し、比類のない効率性と革新性を約束していま...
世界中の科学者の中には、ロボットの歩行能力を強化するために取り組んでいる者もいれば、異なる視点からロ...
この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...