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人工智能能否實(shí)現(xiàn)探索宇宙的目標(biāo)?

姚小熊27 ? 來源:讀芯術(shù) ? 作者:讀芯術(shù) ? 2020-11-04 09:50 ? 次閱讀

千百年來,人類對于宇宙一直抱有極大的好奇心。仰望天空,你會(huì)不禁感嘆宇宙之大,那里有太多的東西需要人們?nèi)ヌ剿骱桶l(fā)現(xiàn)。浩瀚宇宙,美麗如斯,宇宙學(xué)家和天體物理學(xué)家都在盡力揭開宇宙的神秘面紗。

人類的好奇心源自于未知。衛(wèi)星每年傳送下來數(shù)百兆字節(jié)的信息,智利正在建設(shè)的一臺望遠(yuǎn)鏡每晚將產(chǎn)生15兆字節(jié)的太空圖片。現(xiàn)代望遠(yuǎn)鏡掃射的面積廣,覆蓋的距離長,但這還不夠。宇宙過于龐大,人們目前的覆蓋范圍還不理想。

在技術(shù)有限、預(yù)算不足以購買大型宇宙飛船和更好的設(shè)備的情況下,我們?nèi)绾尾拍軐?shí)現(xiàn)探索宇宙的目標(biāo)?人工智能可以解決這個(gè)問題嗎?是的,人工智能就像是黑暗宇宙中的明星,它很可能是解決復(fù)雜問題、征服宇宙奧秘的優(yōu)秀方案。

隨著人工智能在數(shù)據(jù)科學(xué)、探索性數(shù)據(jù)分析和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步,我們?nèi)〉昧顺跸胂蟮某晒?/p>

自我們開始用望遠(yuǎn)鏡對話以來,人工智能成為了解決遠(yuǎn)距離圖像清晰度問題的優(yōu)秀方案,特別是在計(jì)算機(jī)視覺和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,其處理圖像的能力非常厲害?;谶@些發(fā)展,我們可以創(chuàng)造出許多清晰的視覺效果,識別如何重建這些模糊的圖像以創(chuàng)造更多的副本,還可以確定這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的這些非常有效的圖像的真陽率和假陽率。

將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于尋找引力透鏡的過程極其簡單。首先,科學(xué)家們創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即生成600萬張假圖像,顯示引力透鏡的樣子。然后,他們把數(shù)據(jù)放到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,讓它慢慢識別。稍作調(diào)整后,他們很快就能有一個(gè)可識別引力透鏡的程序。

用計(jì)算機(jī)模擬進(jìn)行解讀和數(shù)字化,設(shè)計(jì)出清晰的畫面來表示宇宙中的數(shù)十億物體,一直是科學(xué)家們實(shí)驗(yàn)的概念和理論哲學(xué),但都進(jìn)展寥寥。人工智能顯然改變了這一現(xiàn)狀。這要?dú)w功于那些開發(fā)了名為“深度密度位移模型”(D3M)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究人員。

D3M從一組預(yù)處理數(shù)值模擬中學(xué)習(xí),利用基于微擾理論的分析近似方法(Zel‘dovichApproximation)來預(yù)測宇宙的非線性大尺度結(jié)構(gòu),以此來作為輸入。大量分析表明,D3M在預(yù)測非線性體系中的宇宙結(jié)構(gòu)方面優(yōu)于常用的快速近似模擬方法——二階微擾理論(2LPT)。D3M還能準(zhǔn)確推斷出遠(yuǎn)超其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù),并預(yù)測結(jié)構(gòu)形成明顯不同的宇宙學(xué)參數(shù)。

這個(gè)模型的構(gòu)建對天體物理學(xué)家以及特殊設(shè)計(jì)的創(chuàng)造者來說,都可謂是個(gè)奇跡。它的精確度和響應(yīng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了開發(fā)者的想象。D3M產(chǎn)生的模擬結(jié)果非常精確,甚至對整個(gè)宇宙進(jìn)行了三維模擬。

人工智能的進(jìn)步不僅僅局限于使用望遠(yuǎn)鏡進(jìn)行圖像分割或模擬整個(gè)宇宙。宇航員在太空中生存、前往月球和其他太空探險(xiǎn)都很艱難。對此,人工智能也有辦法,那就是使用人工智能巡視器和機(jī)器人設(shè)備。

先進(jìn)的現(xiàn)代人工智能機(jī)器人漫游車可替代天文學(xué)家在外太空的角色?;鹦锹秸呔褪且粋€(gè)例子,將先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)與衛(wèi)星、機(jī)器人漫游車和宇宙飛船相連接,其中的益處遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們的想象。

火星漫步者的智能數(shù)據(jù)傳輸軟件沒有了人為的調(diào)度錯(cuò)誤,避免丟失寶貴的數(shù)據(jù),增加了來自行星鄰居的有效數(shù)據(jù)。同樣的技術(shù)也可以用于探索太陽系的長期任務(wù),這將最大程度減少人類對它們的監(jiān)督。

人工智能技術(shù)的機(jī)器人作為一個(gè)整體,包含了更多的內(nèi)容。從勇探人類禁區(qū)的機(jī)器人到自主航天器和群體智能,現(xiàn)在人工智能在太空中的應(yīng)用變得很廣泛。包括衛(wèi)星圖像的分析方式,超大星座的管理,甚至是尋找太陽系外行星,都因?yàn)椴捎昧巳斯ぶ悄芏兊酶尤菀住?/p>

最后一個(gè)要討論的話題是人工智能領(lǐng)域的重大新進(jìn)展,這或許可以成為最重大、最特殊的發(fā)現(xiàn)。這個(gè)概念可以啟發(fā)我們了解宇宙的最重要的結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)和能力。歡迎新人工智能——“暗模擬器”。

有一個(gè)概念一直困惑著幾代科學(xué)家,讓他們摸不著頭腦,那就是暗物質(zhì)背后的理論。了解它不僅可以揭開整個(gè)宇宙結(jié)構(gòu)的秘密,還有現(xiàn)代物理學(xué)概念的假說和復(fù)雜的區(qū)別,都可能通過對暗物質(zhì)或暗能量的詳細(xì)研究和突破得到答案。暗模擬器AI可以成為解決天體物理學(xué)家問題的最佳工具。

其主要作者Nishimichi說:“我們以前用超級計(jì)算機(jī)要花三年時(shí)間才能建起一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)庫,但現(xiàn)在只需幾秒鐘就可以在筆記本電腦上新建一個(gè)。我覺得數(shù)據(jù)科學(xué)的潛力巨大。利用該成果,或許我們可以朝著揭開現(xiàn)代物理學(xué)最大的謎團(tuán)——發(fā)現(xiàn)暗能量秘密。我還認(rèn)為我們開發(fā)的這種方法在其他領(lǐng)域也有用,比如自然科學(xué)或社會(huì)科學(xué)?!?/p>

暗模擬器從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并創(chuàng)建多個(gè)虛擬宇宙,并不斷從這些虛擬宇宙中反復(fù)學(xué)習(xí)。在用真實(shí)的調(diào)查進(jìn)一步測試所產(chǎn)生的工具后,它能夠在幾秒鐘內(nèi)成功預(yù)測Hyper Suprime-Cam勘測中的弱引力透鏡效應(yīng),以及Sloan Digital Sky調(diào)查中記錄的三維星系分布模式,準(zhǔn)確率在2-3%之間。相比之下,在沒有人工智能的情況下,通過超級計(jì)算機(jī)單獨(dú)運(yùn)行模擬需要好幾天的時(shí)間。

利用各種人工智能工具和技術(shù)來解釋浩瀚宇宙具有巨大的潛力。在遙遠(yuǎn)的未來,關(guān)于宇宙的謎團(tuán)、悖論和秘密將一一公開,我們將對各種謎團(tuán)有一個(gè)清晰的認(rèn)知,或者至少有簡單的方法來探索、檢驗(yàn)和預(yù)想宇宙的永恒。

隨著圖形處理單元和自動(dòng)化機(jī)械化的快速、持續(xù)發(fā)展,以及GANs等深度學(xué)習(xí)算法的演進(jìn),人類清晰認(rèn)識到世界是如何誕生的那一天也許并不遙遠(yuǎn)。當(dāng)你讀到Elon Musk的這句話時(shí),所有這些耐人尋味的好奇念頭都會(huì)進(jìn)一步被提出來。

正如馬斯克所說:“人工智能(我指的不是狹義的人工智能)的進(jìn)步速度快得驚人。除非你直接接觸過像Deepmind這樣的團(tuán)隊(duì),否則你根本不知道其速度有多快——接近以指數(shù)增長。將會(huì)在5年時(shí)間內(nèi)發(fā)生極其危險(xiǎn)的事件,最多10年?!?/p>

好奇、神秘和陌生,這是關(guān)于人類與宇宙間故事的優(yōu)秀注解。
責(zé)任編輯:YYX

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