Kuantum Fiziği ve Derin Öğrenme, Olasılıklar Nelerdir?

[Mandıra Filozofu]

Bir süredir merak ettiğim bir soruyu sizlere sormak istiyorum. Atomik (veya atom altı) parçacıkların belirli bir zaman periyodundaki (yeterince uzun) tüm kuantum davranışlarını (momentum, dönme, ötelenme vb.) ve birbirleri arasındaki etkileşimlerin değerlerini (çekme, itme) kaydedebilseydik ne olurdu? , vb) ve makine (veya derin) öğrenmeyle bir model oluşturabilseydik ne olurdu? Böyle bir model atom altı parçacıkların davranışlarındaki belirsizliği kesin hale getirebilir mi? Ve üzerinde çalışılan ve "Her Şeyin Teorisi" olarak bilinen şeyi tanımlayabilir mi?

Hızlı bir fikir edinmek için soruyu bir gpt modeline (ChatGPT) sorduğumda belirsizlik ilkesini öne sürdü ve modelin bunun ötesine geçemeyeceğini iddia etti. Cevap makul görünüyordu ama yine de kuantum fiziği ve/veya makine öğrenimi üzerinde çalışanların değerli görüşlerini merak ediyorum. (Araştırmanın yönünü belirlemeye yönelik herhangi bir ipucu veya tavsiye (makale, konferans vb.) de (varsa) değerli olacaktır). (Soruyu sormak için doğru yerin burası olup olmadığından emin değilim)

 

[Kemal Ayhan]

Atomik (veya atom altı) parçacıkların belirli bir zaman periyodundaki (yeterince uzun) tüm kuantum davranışlarını (momentum, dönme, ötelenme vb.) ve birbirleri arasındaki etkileşimlerin değerlerini (çekme, itme) kaydedebilseydik ne olurdu? , vesaire)

Bu zaten mümkün değil. Sadece pratikte değil, prensipte. Bunları ne İLE kaydederdiniz? Onları neyle ölçersiniz? Şey... muhtemelen diğer şeyler de kuantum nesnelerinden oluşuyor. Peki hem ortamdaki kuantum olaylarını hem de ölçüm cihazlarındaki kuantum olaylarını mı kaydediyorsunuz? Size şunu öneriyorum, ne olursa olsun hiçbir dünyada bunların hepsini yapamazsınız. Bu evrenin içinde fiziksel olarak olup biten HER ŞEYİ yalnızca bu evrenin içindeki diğer şeyleri kullanarak kaydedemezsiniz.

 

[Kemal Ayhan]

Yakın zamanda benzer bir deney yaptım; The Racing Post'un geçen yılki tüm basımlarının içeriğini makine tarafından okunabilen bir dosyaya yazdım ve Haydock Park'ta saat 2.30 için kesin bir tahmin elde etme umuduyla bunu ChatGPT'ye yükledim. Ne yazık ki, umutsuz robot bana yalnızca zayıf ihtimaller ve ahırlardan birinden uydurma dedikodular sunabildi. Ancak bu deneyim beni yeni içgörüler geliştirme konusunda iyi bir konuma getirdi ve bunları sizinle aşağıda paylaşabilirim.

Önerilen planınızın her şeyin teorisine ulaşmasını engelleyen birçok engel var.

Belirsizlik ilkesi bize doğanın kesin olduğunu ve bizim ona dair anlayışımızın öyle olmadığını söylemez; bize doğanın belirsiz olduğunu söyler. Her şeyin teorisini tahmin etme umuduyla trilyonlarca parçacığın belirsiz davranışını incelemek, çarkın bir sonraki dönüşünün sonucunu size söyleyeceği umuduyla trilyonlarca rulet çarkını incelemeye benzer.

Diğer bir zorluk ise, parçacıklar arasındaki etkileşimlerin temsili bir aralığından gözlemlere sahip olmanız gerekmesidir ve buradaki sorun, çok yüksek enerji aralıklarında parçacık etkileşimlerini yeniden oluşturamamamızdır. CERN'deki yaklaşık beş mil çapındaki dairesel 'Büyük Hadron Çarpıştırıcısı'nı biliyor olabilirsiniz. Bazı fizik teorilerini araştırmak için Güneş Sistemini kuşatmaya yetecek büyüklükte bir çapa sahip bir parçacık hızlandırıcıya sahip olmak gerekli olacaktır ki bu da pek uygulanabilir bir öneri gibi görünmemektedir.

Önerinizin karşılaştığı zorlukları daha da artırmak için, her şeye ilişkin bir teorinin yerçekimini hesaba katması gerekir ve atom altı parçacıklar arasındaki kütleçekim etkileri o kadar küçüktür ki gözlemsel verilerde fark edilemezler. Yapay zeka modelini yıldızlar vb. hakkındaki verilerle besleyerek bu sorunun üstesinden gelmeye çalışırsanız, artık tüm Evreni gözlemleyemeyeceğimiz gerçeği nedeniyle engellenirsiniz, dolayısıyla şimdiye kadar önlendiğimiz önemli büyük ölçekli olaylar olabilir. gözlemlemekten. Ayrıca, doğanın hiçbir zaman doğrudan gözlemlemediğimiz yönleri de vardır (karanlık madde veya kara deliklerin içindeki maddenin davranışı gibi) ve bunlar sonsuza kadar gözlem kapsamımızın dışında kalabilir.

Bu engeller yeterli bir caydırıcı değilse, ChatGPT'nin esasen mevcut bilgi kaynaklarını tarayarak ve bir ağırlıklandırma sistemine tabi olarak içindeki kalıpları yeniden çıkararak çalıştığını da aklınızda tutmak isteyebilirsiniz. Bu nedenle, doğal yetenekleri aklınızdaki görev türü için ne yazık ki yetersizdir.

 

[Mandıra Filozofu]

Sanırım bu soruyu cevaplayacak filozoflardan daha nitelikli insanlar var. Ancak ilk bakışta kuantum dalgalanmaları güvenilir bir şekilde olasılıksal ise, o zaman hiçbir derin öğrenmenin size faydası olmayacaktır.

 

[Kemal Ayhan]

Adil bir zarın belirli bir süre boyunca tekrar tekrar atılması gibi basit bir durum için sorunuzu zaten sorabilirsiniz. Sonucun 50:50'ye yakınsadığını ve bir sonraki temel olay için hiçbir bireysel modelin tahmin edilemeyeceğini göreceksiniz.

Kuantum mekaniğine göre, sizin ortamınızda bireysel olayı belirleyen hiçbir yasa yoktur, sadece yasayı bilmememiz değil. Fizikten elde edilen bu sonucun, verileri analiz etme yöntemine bağlı olmadığı açıktır. Bu nedenle soruyu derin öğrenmeyle birleştirmek konuyla ilgili değildir.

 

[Mandıra Filozofu]

Korkarım ChatGPT bu konuda haklıydı. Belirsizlik ilkesi gerçekten de Evrenin temel bir özelliğidir. Bu prensibe göre, bir dahaki sefere aramaya karar verdiğimizde parçacığı nerede bulacağımızı hiçbir şey, hatta Evrenin kendisi bile tahmin edemez. Sıfır olmayan olasılıkla Evrenin herhangi bir yerinde olabilir.

Bu nedenle, meydana gelen her bir etkileşimi kaydetmiş olsak bile, gerekli bilgiler orada olmayacak ve derin öğrenme yoluyla ya da başka bir şekilde çıkarılamayacaktır.

Daha da kötüsü, derin öğrenme modellerinin avantajı özellikle hızlarındadır; ancak bu, hassasiyetin bedelini öder. Kesin olmayan bir model kullanmak yalnızca tahminlerimizin belirsizliğini artırabilir.

Son olarak, makro düzeyde kuantum belirsizliğinin hızla azaldığını ve Evrenin etkili bir şekilde deterministik hale geldiğini hatırlamakta fayda var.