Виталий Ванчурин, профессор физики Миннесотского университета в Дулуте, в августе прошлого года опубликовал статью под названием «Мир как нейронная сеть» на arXiv. Позднее у физика взяли интервью, в котором он подробнее объяснил свою идею.

В статье говорится, что Вселенная, возможно, «на фундаментальном уровне представляет собой нейронную сеть».

В своей работе физик пытается объяснить разрыв между квантовой и классической физикой. Как известно, первая отлично объясняет происходящее во Вселенной, но в микромасштабах. Однако для макромира мы применяем законы классической физики.

Два наиболее устойчивых объяснения устройства нашей Вселенной основаны на различных интерпретациях квантовой механики. Это многомировая интерпретация Эверетта и теория скрытых параметров Бройля — Бома. Ванчурин пытается соотнести свою теорию со второй.

Физик говорит о том, что искусственные нейронные сети не только позволяют анализировать физические системы или открывать физические законы, но и вообще представляют, как работает мир. По его словам, чтобы доказать противоположное, нужно найти физическое явление, которое не может быть описано нейронными сетями.

Ванчурин обращается к точной модели нейросетей, поведение которой в пределе большого количества нейронов вблизи состояния равновесия будет описываться уравнениями квантовой физики, а при удалении от состояния равновесия — классической.

Ванчурин фиксирует внимание на идее Вселенной как функционирующей нейронной сети, и людях, которые являются ее узлами. Это может спровоцировать новые философские рассуждения о том, является ли Вселенная одной гигантской замкнутой сетью или одним слоем более крупной сети. Когда мы обучаем нейронные сети, то выполняем тысячи или миллионы циклов, пока ИИ не будет соответствовать должному уровню. Однако работает ли эта схема во Вселенной и можем ли мы быть одним из бесчисленного множества тренировочных циклов — это новый возможный вариант дискурса. Подробнее о работе Ванчурина можно почитать здесь.

В 2019 году был представлен первый эмулятор Вселенной на основе искусственного интеллекта. Разработчики заявляли, что ИИ «понимал» некоторые факторы, о которых он не должен знать. При этом симуляция позволяет получить желаемые результаты за считанные миллисекунды.