На первый вопрос ученые ищут ответ, пытаясь разработать так называемую Теорию Всего. Но пока безуспешно. К ответу на второй вопрос ближе всего подошла наполовину философская идея, отраженная в концепции антропного принципа.
Но теперь, не ответив окончательно ни один из этих вопросов по отдельности, физики предложили теорию, которая решает обе задачи одновременно. Они сформулировали идею автодидактической вселенной, которая настраивает и обучает сама себя в процессе изучения… себя самой!
«Мы представляем подход к космологии, в котором Вселенная изучает свои собственные физические законы. Это достигается путем изучения ландшафта возможных законов, которые мы выражаем в виде определенного класса матричных моделей», – говорится в исследовании, проведенном группой ученых, среди которых были Ли Смолин и Уильям Дж. Каннингем, которое было только что опубликовано на сайте препринтов arXiv.
«Мы раскрываем карты, которые ставят каждую из этих матричных моделей в соответствие как с калибровочной теорией[разновидность теории поля]/теорией гравитации, так и с математической моделью обучающейся машины, такой как глубокая рекуррентная циклическая нейронная сеть», – заявляют ученые.
В этой новой концепции предполагается, что каждое отдельное решение физической теории соответствует запуску процесса в нейронной сети. Самообучение Вселенной происходит по аналогии с принципом функционирования автодидактических систем, в которых нет внешнего надзора и вмешательства в процесс.
«Мы предполагаем, что если можно сказать, что модель нейронной сети обучается без надзора, то же самое можно сказать и о соответствующей физической теории», – объясняют исследователи.
Диаграмма из исследования об Автодидактической Вселенной: Тензорные произведения с подграфами. (Иллюстрация: Stephon Alexander, William J. Cunningham at al.)
В исследовании они анализируют широкий ряд протоколов для автодидактических физических систем, таких как оптимизация разнообразия графов, репликация подмножества с использованием самовнимания и предвидения, геометрогенезис, управляемый обучением с подкреплением, структурное обучение с использованием методов ренормализационной группы и расширения. Все вместе эти протоколы обеспечивают ряд направлений для изучения происхождения физических законов, основанных на приведении архитектур машинного обучения в соответствие с физическими теориями.
Этот подход позволяет по мнению ученых объяснить, почему вообще существуют эти законы и почему они именно такие?
Несмотря на все достижения физики, до сих пор нет исчерпывающего объяснения тонкой настройке физических констант, без которой Вселенная могла быть совсем другой, как и нет объяснения причины, по которой она развивается по тому пути, который мы наблюдаем.
Но новая теория заявляет, что на самом деле константы могли быть другими, но не случайным образом. Предполагается, что их значения устанавливаются в результате динамического процесса, что означает, что его тоже можно моделировать аналогично всем другим зависимым от времени процессам, которые нам известны.
Ученые говорят, что эта теория только маленький шаг в новом направлении познания Вселенной и требуется движение к гипотезам, которые они планируют изучить в дальнейшей работе. Успех в обосновании этой теории, по мнению авторов, позволит не только по-новому взглянуть на Вселенную, но и даст возможность получить практические результаты, такие как построение обучающихся машин из степеней свободы калибровочного и гравитационного полей, или создание кваркового компьютера, который вычисляет, используя спины и изоспины кварков и глюонов в качестве кубитов.