할 수 있는 기계학습이 될국어를"이해"과학까?

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2018-08-22 00:45:23

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할 수 있는 기계학습이 될국어를 Source:

에 많은 억울함의 휴가를 계획하고 있는 여름 피크닉,날씨는 매우 변덕과 예측할 수 없습니다. 작은 변화에 강수량,온도,습도,바람의 속도와 방향을 변경할 수 있습을 야외 조건에 대한 몇 가지 시간 또는 일입니다. 왜 날씨 예측은 일반적으로 만들어지지 않는 더 이상 일곱 일으로 미래 그리고,따라서 피크닉 필요한 보충 할 계획입니다.

그러나 우리는 혼란을 이해할 수 있는 시스템이 충분히 예측하기 어떻게 행동으로 미래가요?

그것은 가능한 가을 날씨를 예측하는 올해까요?

January2018,과학자들은 성공했다. 그들이 사용하는 기계 학습을 정확하게 결과를 예측하의 혼란스러운 시스템을 통해 더 이상의 기간보다 시간이 가능하다고 생각합니다. 하고 차를 만들어 그냥을 관찰하여 시스템의 역학,지에 대해 어떤 생각을 방정식의 뒤에 그것입니다.

스릴,공포와 흥분

우리는 이미 시작되는 놀라운 증상의 인공 지능합니다.

,작년에 프로그램이라고 AlphaZero 배우 체스의 규칙이 처음부터 하루에,그리고 다음파 세계 최고의 프로그램을 위한 체스입니다. 또한 그녀는 배운 게임의 이동,그리고 능가 전 챔피언의 실리콘,알고리즘 AlphaGo 제로,사람을 개선에서 자신의 게임이 과정의 시행 착오를 한 후 그는 그 공급 규칙이 있습니다.

이러한 많은 알고리즘을 시작으로 순수한 상태의 행복한 무지하고 빠르게 지식을 습득하여 보고에 대한 재생 또는 자신을 개선,자신이 모든 단계에서 수천번 두 번째입니다. 자신의 능력에 영감을 두려워,awe,흥분한다. 종종 우리가들을 혼란에 대한할 수 있습니다 그들은 뛰어 인류의 번니다.

그러나 더 흥미로운 것들에게 인공지능을 가진 과학의 미래,""이해합니다.

는 완벽한 예측를 이해하는 것을 의미합니까?

의 대부분 과학자들은 아마도 동의하는 예측하고 이해되지 않고 인정한다. 는 이유에 거짓말 신화의 기원에 대한 물리학과,하나 말할 수 있는 현대 과학에서 일반적으로.

는 사실에 보다 더 많은 천 년 동안,사람들이 사용하고 있는 기술에 의해 제안 Greco-Roman 수학자 프톨레마이오스 움직임을 예측하의 행성은 하늘을 가로 질러니다.

그는 아무것도 몰랐에 대한 이론의 중력 또는 태양의 중심을 태양광 시스템입니다. 자신의 방법이 포함되어 있는 의식을 사용하여 계산 원에서 내 원합니다. 고 있지만 그들은 그들 행성의 움직임을 예측,아무도 알 왜 그것은 작동하고 왜 이 행성에 순종이 겉으로는 복잡한 규칙이 있습니다.

음이 있었습니스,갈릴레오 갈릴레이,케플러 및 달라질 수 있습니다.

뉴턴을 발견하는 근본적인 편미분 방정식에 적용되는 모션의 각 행성이다. 그들의 도움으로 가능한 것이었을 설명하는 각 행성에서 태양광 시스템입니다. 완벽했기 때문에,우리는 이유를 이해하는 행성을 이동합니다.

솔루션을 미분 방정식으로 밝혀졌다 더 효과적인 방법 예측하는 행성에서 동작 비교와 알고리즘의 프톨레마이오스입니다. 더 중요한 것은,그러나,우리의 믿음에서는 이 방법은 우리가 열리는 새로운 보이지 않는 행성 때문에 유니버설 중력의 법칙이다. 그가 설명했다 왜 로켓 비행을하고 사과하는지,그 이유는 달 만들 수 있습니다.

이 기준 템플릿의 검색 설정 방정식의 설명하는 통합 원칙을 성공적으로 사용되었습니다 물리학에서 다시 이상입니다. 그래서 우리가 식별 표준 모델의 절정이 반세기의 입자물리학의 연구는 정확하게 구조에 대해 설명의 각 원자,핵 또는 입자니다. 그래서 우리는 이해하려고 노력하 고온 초전도,검은 물질 및 양자 컴퓨터입니다. (부당한 이 방법의 효과를 조기에 대한 질문에 왜 우주가 너무 완벽하게 순종하는 수학적 설명입니다.)

전체에서 과학의 개념을 이해 뭔가 의미로 돌아 원래의 패턴을 줄일 수 있다면 복잡한 현상에 대한 간단한 설정의 원리,이해 당신이 그것입니다.

예외

그러나,유감하는 예외를 망치고 이 아름다운 이야기입니다. 난류는 이유 중 하나 날씨 예측은 어려운 선명한 예제에서는 물리학습니다. 대부분의 문제에 생물학에서,복잡한 구조에서 다른 구조한할 수 있는지 설명할 간단한 원칙의 통일을 간소화할 수 있습니다.

지 의심의 여지가 있는 원자와 화학,따라서 간단한 기본 원칙은 이러한 시스템을 설명 에 의해 보편적으로 효과적인 uravnenii,그것은 매우 비효율적인 방법으로 생성하는 유용한 예측합니다.

같은 시간에,그것은 분명 이러한 문제는 쉽게 의무가 기계 학습 방법입니다.

만으로는 고대 그리스에서 답을 구한 신비로운 델파이 오라클 우리가 찾을 것이 어려운 질문에 대한 답변학 모든 걸 알고 선진 인공지능합니다.

이러한 예언자는 이미 구동 자동차를 선택합에 대한 개체에 대한 투자는 주식 시장,그리고 곧이 될 것을 예측하는 약물이 될 것입에 대한 효과적인 박테리아—그리고 날씨가 어떻게 될 것인가에서 두 개의 주입니다.

그들은 이러한 예측을 가진 높은 정밀도는 우리의 꿈,사용하지 않는 수학적 모델과 답변을 받으실 수 있습니다.

이것이 가능한 이유는 무장된 데이터에서 수십억의 충돌에서 lhc,그들이 잘 대처할 것입으로 예측의 결과를 실험입자 보다,심지어 물리학자들이 좋아하는 표준 모델입니다.

마찬가지로 설명할 수 없는 소스의 계시록의 여사의 델파이,우리의 선지자들의 인도할 수 있을 가능성이 이유를 설명하는 그들이 예측,그리고 그렇지 않습니다. 자신의 연구 결과에 따라 것입니다 많은 마이크로초 단위로 호출할 수 있는"경험을 제공합니다." 그들이 될 것입니다 좋아하지 못한 농부는 할 수 있을 정확하게 예측하는 방법 날씨가 변경,기 때문에"뼈가 아프고"또 다른 감정이입니다.

과학을 이해하지 않고까요?

결과 기계의 지능에서 과학과 철학 과학의 수 있습니다.

예를 들어,의 얼굴에서 더 정확한 예측을,하지만 의해 얻어지는 알 수 없는 남자가 거부하는 기계는 더 나은 지식보다는 우리나요?

경우에는 예측은 실제로의 주요 목표는 과학으로,우리는 수정이 필요 과학적 방법,알고리즘,수세기 동안 우리가 실수를 식별하고 올바른가요?

경우 우리를 포기해지 여부,그것은 과학,을 하고 있었죠?

아무도 알 수 없습니다. 하지만 우리가 할 수 없는 경우현 과학보다 더 능력이 좋은 예측,과학자들은 정체를 알 수 없는"훈련된 인공지능을 그들에게 보다 더 나은 자신의"니다.

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과학자들이 의심되는 phonons 에서의 소유물질량 및 부정적인 무한한 즐거움을 제공합니다.

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러시아 과학자는 주장이 제기 40000-year-old 벌레,매장에서 아이스

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오염의 문제로 플라스틱 폐기물과 그들의 유도체 및 그들은 특히 심각한 첫 해에 많은 과학자들은 주위에서 세계를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나,그것은 가능한 그룹의 칠레인 과학자가 발견한 솔루션을 작성하여 생산 기술의 수용성 플라스틱 소재,그리고 재미있는,그것을 관리하는 완전히 사고에 의하여합니다. 화학자의 생산에서 새로운 유형 플라스틱 물질 대신에 기존의 석유 제품에 사용되는 석회암이 있다. 이렇...

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과학자들의 움직임을 추적 어려운 입자까지 그녀의 공간의 조국,밝은 은하 4billion. 이것은 거대한 뉴스:이런 짓을 위한 첫 번째 시간에서 역사 공간의 탐험합니다. 과학자들은 오래 당황하는 높은 에너지는 우주 입자를 배 하는 지구와 에너지를 얻는 것은 어렵에서도 가장 강력한 입자 가속기에서 세계입니다. 그리고,물리학자가 식별되는 에너지의 근원이 가벼운 입자라는 중성미자니다. 은하계의 여행자에서 온 밝은 은...

년 전부터 남극 대륙을 돌파하는 거대한 빙산이다. 그에게 무슨 일이 일어난 동안 이 시간까?

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거의 일년 전에 남극 빙하는 라르센 만들어진 빙산-68,하나의 가장 큰 블록의 얼음서 모두가 알고있는 이야기입니다. 동영상 사용하여 위성 이미지에서 보여 분할,그리고 이후 여행의 빙산의 일각에서는 지난 12 개월입니다. 빙산-68—여섯 번째로 큰 빙산이 존재하는 것으로 알려져 있습니다. 시간에서의 분리는 블록으로는 지역의 5800 평방 킬로미터(의 거의 세 번째는 영역의 크림 경우는)무게 거의 1,000 억 ...

최고의 신비가 무엇입 space-time?

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항상 사람들을 위한 공간이 부여됩니다. 끝에서,그것은 단지 공허함—위해 용량이 다른 것입니다. 시간은 또한 똑딱이 지속적으로습니다. 하지만 물리학자들은 사람들,그들은 항상 무언가가 필요하게 복잡하다. 정기적으로 노력하고 자신의 결합이론,그들이 발견하는 시간과 공간으로 병합하도록 시스템이 복잡하는 평범한 사람이 제대로 이해한 것이 아닙니다. 아인슈타인은 무엇인지 이해에서 우리를 기다리고 있습니다 월 1916....