9月15日消息，據國外媒體報道，神經網絡是一種在結構上類似於人類大腦的互連計算系統，但最近有科學家提出了一個有爭議的理論，認為整個宇宙都是神經網絡。計算機科學家創造的人工神經網絡，由處理和傳遞信號的各種節點組成，這些節點類似於生物神經元。網絡可以隨着使用而改變——比如增加賦予某些節點和連接的權重，從而在運行過程中，整個網絡可以不斷「學習」。例如，讓神經網絡查看一組貓的圖片，然後神經網絡可以自己學習貓的特點，進而從一群動物中找出貓來。
但是，從根本上講，我們所知的一切可能也是這些系統中的一個。這個概念的提出，是為了協調所謂的「經典」物理學與量子力學這兩個領域，這也是困擾了物理學們很久的一個問題。
我們不僅僅是說，人工神經網絡可用於分析物理系統或發現物理定律——我們在說的是，我們周圍的世界到底是如何運作的，這是一個非常大膽的主張，可以將其視作對一切理論的建議，也正因為如此，它也應該很容易被證偽。所需要做的就是找到一個無法用神經網絡來解釋的物理現象。然而，這說起來容易，做起來卻很難。
當從一個比較大的尺度上考慮整個宇宙的運行時，物理學家通常會使用一組特定的理論作為工具。這些工具是基於牛頓運動定律的「經典力學」以及愛因斯坦的相對論，它們可以用來解釋時間與空間的關系，以及質量如何扭曲時空結構以產生引力效應。但是，對於原子和亞原子層面上的物理現象，物理學家發現所謂的「量子力學」可以更好解釋宇宙。
在這個理論中，能量和動量這類的物理量被限定為具有離散值，而非連續值，也就是「量子」。所有物體都具有粒子性和波動性，並且最後，測量這個行為也會改變物體本身。最後這一個特點叫做海森堡「不確定性原理」，簡單來說就是某些關聯屬性——如物體的位置和速度——無法同時精確測量，於是就有了概率一說。
盡管這些理論在各自的尺度范圍內都可以很好地解釋宇宙，但物理學家一直希望能有一種方法可以將這些理論協調成一個普遍理論——這個難題有時也被稱為「量子引力難題」。如果要結合這兩種理論，那麼重力（用廣義相對論描述即為物質/能量的時空彎曲）可能需要由量子組成，然後也因此具有自己的基本粒子——引力子。
遺憾的是，單個引力子對物質產生的影響將非常非常微弱，這就導致量子引力理論幾乎無法驗證，因此也就無從判斷這個理論到底是不是正確的。但是，神經網絡概念卻另闢蹊徑，不再嘗試將廣義相對論和量子力學調和成一個基本的普遍理論，而是認為，這種理論中所觀察到行為背後，有更深層次的原因。
在新研究中，科學家着手建立了一個模型，觀察神經網絡在具有大量單個節點的系統中，是如何運作的，在某些（接近平衡的）條件下，神經網絡的學習行為可以近似地用量子力學方程式來解釋；但是其他時候則需要用經典物理定律來解釋。
這個理論或許也可以用來解釋所謂的「隱變量」，即一些物理學家提出的物體的未知屬性，用以解釋大多數量子力學理論中固有的不確定性，在新興的量子力學中，隱變量是各個神經元的狀態，是可訓練的變量——就好比偏差矢量和權重矩陣等，是量子變量。
在這樣一個神經網絡中，從粒子和原子到細胞再到其他的一切，都將以類似於進化/自然選擇的過程慢慢出現。微觀神經網絡的結構更加穩定一些，其他結構則穩定性差一些。越是穩定的結構越能夠在進化中生存下來，而不穩定的結構則會被淘汰。
在最小的尺度上，自然可能會選擇會產生一些復雜度非常低的結構，像是神經元鏈，但是尺度越大，結構就越復雜，但這個過程應該被限制在一個特定長度范圍內。因此，這個概念意味着，我們周圍所看到的一切，例如粒子、原子、細胞、觀察者等等——都是自然選擇的結果。
至於「宇宙即神經網絡理論」是否會得到認可，物理學界的大部分人似乎並不買賬。99%的物理學家會告訴你，量子力學是主要理論，一切都應以某種方式從中而來，但是這個原則，又跟量子力學非基本規律的觀點相矛盾，物理學和機器學習領域的專家也都對這個新理論持懷疑態度。（勻琳）
來源：cnBeta
