# Transcript — vanchurin-world-as-neural-network-2020 (pt) Source: https://www.youtube.com/watch?v=tAKaqojK0d8 Language: pt Origin: Auto-translated from English by YouTube (machine translation) --- Podemos estar todos pensando na mesma coisa, mas de ângulos diferentes, e eventualmente podemos convergir para algo, sabe? E não importa quem chega lá primeiro, o importante para nós como civilização é chegar lá, obter a resposta certa. [Música] [Música] Então, olá e bem-vindos a "Uma Teoria de Tudo". Eu sou Luis Razzo, diretor da ASEM e apresentador deste canal. Hoje, estou conversando com Vitali Banturan, físico teórico e cosmólogo da Universidade de Minnesota, que acaba de publicar uma teoria de tudo baseada na ideia de que o universo é uma gigantesca rede neural. De todas as pessoas que tive o privilégio de ter como convidados, o professor Banturan está no topo em termos da afinidade intelectual de seu trabalho com a missão deste canal. Se a estrutura que ele está propondo se mostrar uma descrição precisa da natureza, certamente terá implicações importantes para tudo o que importa aos humanos. Gostaria de chamar a atenção para duas coisas em particular: primeiro, observe como a estrutura de Banturan tem implicações práticas diretamente testáveis para inteligência artificial e aprendizado de máquina. Qualquer pessoa que trabalhe nessas áreas... Seria bom que as áreas seguissem o conselho de Banjon e estudassem seus dois artigos sobre o assunto; você encontrará um link para eles na descrição do vídeo. Em segundo lugar, observe como a simetria que Manchurian propõe entre o processamento de informações das redes neurais e a estrutura física e matemática da natureza está perfeitamente alinhada com a simetria conceitual que propusemos em nossa aula inaugural, cujo link você encontrará na tela. Agora, há muito o que dizer. Penso no fato de que há um número crescente de teorias de tudo convergindo em torno de um conjunto central de ideias básicas. Ao longo de sua carreira, Yakir Aharnav tem sido inflexível, e com razão, na minha opinião, de que na física devemos sempre nos esforçar para transcender a matemática e desenvolver uma visão intuitiva do que está acontecendo, porque somente visões intuitivas nos ajudarão a descobrir as perguntas certas a serem feitas à matemática para resolvê-las. Nesse sentido, o professor Banteran claramente transcendeu a matemática e o fez de uma maneira que, na minha opinião, o coloca em uma posição única para perguntar e responder à maior e mais importante questão de todas: o que precisamos fazer para... Sobreviver e prosperar como espécie. Espero que você esteja tão intrigado quanto eu. Como sempre, coloquei um marcador de tempo na descrição do vídeo. Também adicionei mais detalhes sobre os interesses de pesquisa e a biografia do Professor Vantaran. Espero que você goste da conversa e obrigado por ouvir, Professor Banter. Você está em Minnesota e eu estou em Barcelona. Bem-vindo ao "Uma Teoria de Tudo" e muito obrigado por fazer isso. Ah, obrigado. Fico feliz em estar no seu programa. Gostaria de começar com uma pergunta para todos os nossos convidados. Não é uma pergunta capciosa, é apenas uma pergunta simples: você concorda ou discorda que a pior coisa que pode acontecer, de uma perspectiva humana, é a nossa espécie ser extinta amanhã? Ok, sim, acho que é uma pergunta interessante. Mas quando você diz "nossa espécie", você se refere apenas aos humanos ou a todas as espécies do planeta Terra? Espécie humana, de uma perspectiva humana? Sim, então eu acho que seria muito ruim. Concordo que talvez seja uma coisa ruim, mas provavelmente seria pior, na minha opinião, se todas as espécies fossem extintas. De alguma forma, me sinto ligado a... outras espécies aqui na Terra e eu acredito que se nós, se não fizermos isso, não seremos dignos de avançar a inteligência da Terra, de nossa solidificação, mas talvez haja outras espécies que assumam o controle e não seria tão ruim na minha opinião, então sim, seria muito ruim, mas talvez a pior coisa que possa acontecer seja a extinção de todos, e essa é a minha resposta, mas não sei se... ok, respondi à sua pergunta, talvez eu não tenha tentado, é uma pergunta difícil, acho que você precisa pensar mais sobre isso, realmente entender isso, sim, ok, muito bem, obrigado pela resposta, acho que a sua foi uma das primeiras a ser elaborada, a maioria das pessoas diz que seria a pior coisa que poderia acontecer, mas eu concordo com você, acho que seria ainda pior se tudo morresse, sabe, acho que se nós morrêssemos, mas outras coisas sobrevivessem, talvez houvesse uma chance para mais, quero dizer, sim, a evolução assumiria o controle novamente na minha opinião, certo, e então as outras espécies se desenvolveriam, sabe, elas poderiam... Se forem mais inteligentes que nós, provavelmente, sabe, eles podem sobreviver por mais tempo, talvez. Então, acho que estamos juntos nisso, nós, humanos, e outras espécies, e estamos apenas tentando, sabe, passar pelo grande filtro juntos. Estamos tentando chegar ao desenvolvimento que nos permitirá, talvez, ir a Marte, como algumas pessoas estão tentando fazer, ou explorar ainda mais a galáxia. Se eu soubesse que os humanos seriam extintos, mas outras espécies, sabe, venceriam essa corrida, eu estaria bem com isso. Ok, ok, essa é uma resposta muito interessante. Bem, muito obrigado, você me deu o que pensar. Acho que você também está certo. Ok, bem, você publicou recentemente um artigo muito interessante sobre o que você chama de redes neurais cosmológicas. Antes de entrarmos nos detalhes muito interessantes disso, você pode nos contar sobre sua pesquisa e como você chegou a isso, e sobre algumas das pessoas com quem você trabalhou, etc.? Sim, claro. Então, originalmente, eu estava interessado em uma física em grande escala, cosmologia, sabe, estudando o universo, e me interessei por isso porque meu orientador, meu orientador de pesquisa de doutorado, era Alex Lanking é um especialista em cosmologia, e a questão que mais me interessou na época foi provavelmente a da inflação, a inflação cósmica. Mais tarde, entendi que não se pode falar sobre isso sem analisar o panorama geral, que tem a ver com a inflação eterna ou com o conceito de multiverso. Isso foi muito interessante para mim, mas descobri problemas com esse paradigma. Trabalhei com Andrew Lindsey nesse tema e depois com Ellen Guth, com quem descobrimos alguns paradoxos que parecem existir independentemente do que se faça. Foi uma experiência de aprendizado interessante para mim e, claro, fiquei fascinado pelos resultados. Mas entendi que, a menos que compreendamos melhor a física em escalas menores, principalmente a gravidade quântica, talvez nunca consigamos responder a todas essas questões em grande escala. Então, meu interesse foi gradualmente se voltando para escalas menores, tentando entender o que é, como podemos aprender, modelar e compreender a gravidade quântica em particular. Havia ideias muito interessantes circulando. Na comunidade da física radical, você sabe, uma ideia muito conhecida é a teoria das cordas. Mais tarde, cientistas mais velhos descobriram as dualidades, e uma das cientistas de quem aprendi tudo isso foi Annie Saskatchewan e Stanford, para citar outra pessoa que foi muito influente para mim. Então, gradualmente, sim, me interessei pela escala pequena, ou seja, como reconciliar a mecânica quântica e a gravidade. Era só isso, mas continuei encontrando problemas. Então, acho que minha tentativa recente de resolver esses problemas foi dar um passo para trás e ver se talvez estivéssemos errados ao pensar que a mecânica quântica é a teoria correta e que a gravidade deveria emergir dela. Talvez haja algumas questões mais profundas que precisam ser respondidas antes mesmo de podermos falar sobre a unificação das teorias. Isso me levou à ideia de usar redes neurais para modelar a física e vice-versa, usar ferramentas físicas para entender como as redes neurais funcionam. Então, sim, antes de entrar em detalhes sobre isso... Para responder à pergunta sobre meus interesses de pesquisa, em particular, na cosmologia, em grandes escalas, como multiverso, inflação cósmica, matéria escura, energia escura ou até mesmo objetos mais exóticos como cordas cósmicas, que são menos populares agora, e na física em menor escala ou em energias mais altas, eu provavelmente estaria interessado em mapeamentos de dualidade, que as pessoas estão discutindo, na estrutura da teoria das cordas e em ideias mais recentes que também são muito interessantes sobre como usar a teoria da informação quântica para estudar... sim, mas você sabe, o passo recente é dizer, ok, quero dizer, talvez precisemos de algo mais, e é aí que eu entro com essa nova teoria sobre a qual você ainda não me deu permissão para falar, mas não sei, todos esses tópicos são muito fascinantes. Bem, você pode conectar isso então e como você chegou à ideia de que o universo poderia ser uma rede neural gigante? Bem, acho que meu primeiro objetivo não era tão ambicioso, tudo o que eu queria era usar as ferramentas que temos na física para entender como as redes neurais profundas funcionam, como... e basicamente, você sabe, geralmente as redes neurais profundas são consideradas uma caixa preta, elas funcionam, mas nós... Eu realmente não entendo como as coisas funcionam e quando funcionam. Existe um teorema da aproximação universal que nos dá uma ideia de por que as redes neurais são tão boas em modelagem, mas não sabemos realmente quando elas seriam eficientes em seu aprendizado. Então, minha ideia, que não é tão nova, foi pegar as ferramentas da física estatística e aplicá-las ao estudo de redes neurais. A principal diferença foi provavelmente que eu usei um conjunto de ferramentas maior do que outros. Eu usei funções de partição e termodinâmica, tudo o que eu sei sobre física. Eu me perguntei: o que podemos usar para modelar redes neurais? E antes mesmo de começar, percebi que toda a teoria das redes neurais precisava ser um pouco generalizada. Então, generalizei um pouco, permitindo mais liberdade para algo chamado função de perda ou função de custo, permitindo mais liberdade para os tipos de arquiteturas que você pode ter. E, uma vez feito isso, foi suficiente para eu começar a modelá- las usando mecânica estatística e, em seguida, chegar a um limite termodinâmico. Então, foi possível... Formular, digamos, a segunda lei da aprendizagem, que é análoga à segunda lei da termodinâmica, e a primeira lei da aprendizagem, que é análoga à termodinâmica pessoal, foi ótimo, porque, sabe, não era exatamente física, mas sim aplicar as ferramentas da física para modelar algo que não temos em computadores, algo que roda em computadores, como redes neurais artificiais, que nos fazem uma pergunta analogicamente. Então, estamos falando de um processo análogo? Estamos falando de um processo físico? Sim, por enquanto não. Então, neste primeiro passo não havia um processo físico ali. Você tem redes neurais, elas rodam no computador, mas ainda existem várias ferramentas da física. Pense nas ferramentas matemáticas que usamos na física que podem ser úteis para entender redes neurais artificiais e aprendizado de máquina. Além disso, você não só pode entender como elas funcionam, como também pode usar os resultados para projetar uma arquitetura melhor para fazer as redes neurais artificiais funcionarem melhor. Ok, então, esse foi apenas um projeto. Mas, quando o terminei, vi que algo interessante estava surgindo ali, algo que eu não esperava. Percebi que, dentro de certos limites, as redes neurais artificiais podem ser modeladas por... Usando mecânica quântica, não a equação de Schrödinger que você ouve falar, mas equações de modelagem, algo que tem a ver com uma abordagem de variáveis ​​ocultas, ou uma abordagem de mecânica quântica, então é uma coincidência? Ou talvez não? Ou talvez haja algo mais profundo nisso? Então, passei para a segunda pergunta: "Ok, então eu tenho meu próprio entendimento de como a física pode ser útil para entender o aprendizado de máquina. Podemos inverter a lógica? Podemos usar o aprendizado de máquina para modelar processos físicos e sistemas físicos?" E, novamente, eu ainda estava longe da ideia de uma rede neural cosmológica. Era apenas... ok, então temos a física, temos fenômenos conhecidos da física, como a mecânica quântica e a relatividade geral. Podemos modelar ambos? Talvez com redes neurais, redes neurais microscópicas... Podemos ter comportamento emergente que, de um lado, nos daria mecânica quântica e, do outro, atividade geral e gravidade? E talvez também observadores? E isso seria ótimo, porque as pessoas costumam falar sobre a unificação da gravidade e da mecânica quântica, mas... Deixando de lado o problema dos observadores, ele sempre volta à nossa mente: existe um problema de medição na mecânica quântica relacionado aos observadores; existe um problema de medição na cosmologia que também está relacionado aos observadores. Então, eu sempre tive a sensação de que essas três coisas precisam ser unificadas, e precisamos de uma estrutura matemática melhor para isso. Essa era a ideia. Então, peguei o modelo matemático de redes neurais que desenvolvi e pensei em aplicá-lo para obter esses comportamentos. A mecânica quântica era um limite, e agora estamos mais próximos do equilíbrio. Se você esperar tempo suficiente, o sistema se comportará e será descrito; sua solução será descrita pela equação da mecânica quântica com variáveis ​​ocultas. Haverá variáveis ​​ocultas. Se você não as conhece, é por isso que sua função de onda pode colapsar de maneiras diferentes. Mas se você as conhecesse, saberia exatamente como seu experimento se comportaria, qual seria o resultado do seu experimento. Então, isso foi interessante, e a parte mais interessante para mim foi... Eu entendi o significado da fase complexa que você tem no estado mecânico quântico. Existe essa fase... de onde vem esse número quântico, ou exponencial, para a fase? Acontece que está relacionado às propriedades termodinâmicas e à energia livre. Não vou entrar em detalhes, mas esse foi o momento em que você disse " estou no caminho certo" ou em que ponto você... sim, esse é o momento em que você... quer dizer, há algo interessante ali. Agora eu meio que entendo de onde vem a mecânica quântica e avancei um pouco mais e entendi de onde vem essa fase quântica. Então, sim, talvez houvesse algo diferente disso. Eu ainda não tinha a gravidade naquela época, então era só eu e eu nem tinha o Manhattan clássico. Antes de falar sobre gravidade, você pode nos contar um pouco mais sobre as variáveis ​​ocultas e qual o papel delas, por que são importantes e por que são relevantes? Na sua mente, sim, então, existem dois tipos de variáveis ​​que descrevem as redes neurais, coisas que mudam, partes móveis, e elas são algo chamado estado dos neurônios, e a outra são os pesos das conexões, a matriz de pesos, e então isso. Então, essas são duas variáveis ​​diferentes, e era importante ver que uma delas pode ser modelada como variáveis ​​quânticas, então a matriz de pesos e o vetor de bias são os que você pode modelar como variáveis ​​quânticas. Agora, mas e se você não souber sobre o outro tipo de variável? E se você não souber os estados dos neurônios? Se você não sabe o que eles são, como você modelaria a evolução do seu sistema se não tiver um conhecimento preciso do sistema? Então, é por isso que eu disse: bem, se você não os conhece, a melhor maneira de descrevê- los é em termos de termodinâmica, usando o conceito de energia livre. Mas essa energia livre se deve ao fato de que não... Se tivéssemos um conhecimento completo dessas variáveis ​​ocultas do estado dos pequenos neurônios individuais, se soubéssemos quais eram, a evolução não seria quântica, seria completamente determinística. Então, sim, e foi aí que a ficha caiu, e eu pensei: "Que bom, agora eu tenho uma compreensão microscópica do que essas variáveis ​​ocultas podem ser". Mas isso só acontece no limite em que tudo se equilibra, então é apenas em um limite que você vê esse comportamento. Mas talvez para sistemas pequenos não demore muito para se equilibrar, e é por isso que a mecânica quântica é a descrição correta de sistemas pequenos onde as coisas já se equilibraram. Mas isso era apenas mecânica quântica; também sabemos que a mecânica clássica... você deveria ter uma descrição clássica em escalas maiores. E nesse contexto, a descrição clássica está mais distante do equilíbrio; então, se você se afasta do equilíbrio, as equações clássicas de movimento fornecem a descrição correta do sistema. E foi aí que eu pensei: "Há algo realmente interessante aqui", porque e se estivermos nos afastando ainda mais, ainda mais longe do equilíbrio? A economia, o que acontece então? Bem, a mecânica clássica e a quântica estavam lá, mas e a gravidade? Sabe, ela está sempre na sua cabeça. Como você conecta qualquer modelo que tenha? Como você conecta a gravidade a isso? Porque a gravidade parece ser muito diferente. Então, naquela época, acho que peguei emprestado algumas ideias da teoria das cordas, ideias importantes da teoria das cordas. Em particular, há um princípio da ação que fundamenta a evolução... E embora as cordas sejam tratadas mecanicamente quânticas, ainda há a mesma ação, as mesmas equações de movimento emergem na minha descrição. Então, em vez de ter cordas microscópicas, o que eu tenho são cadeias microscópicas de neurônios, um neurônio conectado a outro, a um terceiro. Então você vê as estruturas unidimensionais emergindo, e suas equações são semelhantes às da teoria das cordas. Então, qual seria a diferença entre uma corda unidimensional e um neurônio? Sim, há uma cadeia de neurônios. Um neurônio é basicamente... Sim. Então, a principal diferença era que a cadeia de neurônios tinha que ser tratada como... Variáveis ​​estocásticas são variáveis ​​aleatórias, são como ... você sabe, elas não são quânticas. Na teoria das cordas, as cordas são quânticas, então aqui, essas cadeias de neurônios não são quânticas de forma alguma, mas sua evolução aproximada é descrita por equações de movimento semelhantes. Essa é uma grande diferença, mas a razão pela qual tenho espaço-tempo emergente na minha imagem, e também atividade geral, é muito semelhante ao que você tem na teoria das cordas. Então, existem conexões profundas com a teoria das cordas, mas seus cálculos são bem diferentes. Você pega emprestado algo ou pega tudo da teoria das cordas correspondente? Sim, ok. Então, isso vem a seguir. Essa é uma ideia ainda mais profunda que eu tive e que ainda não finalizei completamente, mas a questão é que você pode modelar seu sistema longe do equilíbrio, esse sistema neural, e ele é bem descrito pela gravidade. Mas, no interior desse sistema, que o modelo tem gravidade, existem longas cadeias de neurônios. Basicamente, cadeias e neurônios não são muito eficientes em fazer cálculos. O que eles fazem, sabe, é passar um sinal de um para o outro, de uma fronteira para outra. Então você tem uma rede neural muito esparsa, onde nem todos os neurônios estão conectados uns aos outros. Então, você pode pegar essa rede neural e substituí-la por uma rede neural dual, que não é esparsa, mas é descrita pela mecânica quântica? E eu acho que isso é possível. Basicamente, você disse rede neural dual. Por que dual? Sim, dual significa que, em um caso, eu tenho uma função com algumas variáveis e, sem entrar em detalhes, essa função determina tudo o que há para aprender sobre o sistema, todos os observáveis. Ok, mas posso mapeá-la para outra função que tem uma forma completamente diferente? Mesmo assim, quando eu estudo os observáveis, eles correspondem. Então, sim, a estrutura matemática é completamente diferente, certo? Mas, mesmo assim, quando você tenta extrair os observáveis, você consegue fazer a correspondência entre uma função e outra. Esse tipo de dualidade ainda está emergindo. É uma dualidade de rede neural. Em um caso, você tem uma rede muito profunda e muito... uma rede neural esparsa e outra muito rasa e densamente conectada, então, de certa forma, a holografia, não na SCFT, mas na holografia, onde você está descrevendo a teoria gravitacional dessas cadeias neurais na bolha, é mapeada para a teoria na fronteira, onde não há cadeias longas, mas basicamente tudo está conectado à Terra presente lá. Uau, isso é realmente fascinante e profundo, foi interessante observar. Então, você meio que consegue lidar com isso. Sim, e você sabe, uma vez que você tenha feito todos esses cálculos, e mesmo que esses cálculos não estejam completos, o principal desafio que preciso abordar é ver o surgimento de simetrias, mais simetrias que eu já encontrei. A física do século XX era toda sobre simetrias, temos discutido novas e novas simetrias, e o modelo padrão está cheio de simetrias, há uma simetria da relatividade estrutural, da relatividade geral. Então, vendo como O maior desafio até agora é a emergência de todas essas simetrias. Eu vejo uma simetria dessa inversão de fase da mecânica quântica ali, u1. Também vejo a simetria da relatividade especial e da generatividade emergindo, mas tem que haver mais, e isso é um trabalho em andamento. Como podemos obter não apenas o Modelo Padrão, mas também a matéria escura? Todas essas coisas são muito importantes. Enfim, uma vez que se tenha a ideia de que talvez seja possível usar redes neurais para descrever todas as diferentes teorias, talvez conflitantes, então a questão é: talvez tudo não seja apenas uma rede neural. E isso é o que você chamaria de narrativa cosmológica: tudo está conectado a tudo. Algumas conexões são fortes, outras fracas. E, se for esse o caso, o que podemos dizer? Podemos dizer que o que você descobriu é uma espécie de simetria cosmológica ou uma simetria geral? Essa seria uma descrição precisa? Sim, uma vez que você simplesmente escreve a rede neural e coloca todos os pesos aleatórios... Não há simetrias, então, se uma simetria surgir, isso levará tempo por meio do aprendizado. Portanto, acho que você sabe que dizer que existe essa rede cosmológica não implica que haja qualquer simetria, mas o que é uma simetria é quando essa rede cosmológica evolui em direção a um espaço-tempo onde a localidade faz sentido. Agora, você está mais longe de mim, então a conexão neural entre nós agora é mais fraca, mas as conexões neurais entre coisas próximas a mim são mais fortes. Isso não significa que você não possa ter uma forte conexão com coisas distantes, ok? Você pode, mas esse não é um processo que você produziria genericamente. É um processo muito fora do equilíbrio que lhe daria fortes conexões entre lugares distantes, e talvez haja uma forte conexão entre nós porque estamos discutindo a mesma ideia, então estamos concordando em algo. E por causa disso, alguns neurônios microscópicos estão agora fortemente conectados. Discutimos algo, concordamos em algo, e quando falamos de redes cosmológicas, a questão é um pouco mais complexa. Não se trata apenas de pessoas aqui na Terra, mas de tudo que está conectado, certo? Algumas conexões são fortes, outras fracas, mas isso não significa que eu não possa ter uma forte conexão com algo muito distante, algo que eu ainda não tenho as ferramentas para identificar experimentalmente. Mas isso não significa que não existam. E isso corrobora a ideia de variáveis ​​ocultas. A principal crítica às teorias de variáveis ​​ocultas era que elas precisavam ser não locais. Mas uma rede neural é não local. Cada neurônio pode estar conectado a qualquer outro neurônio, e sua localidade, nesse contexto, é apenas um fenômeno emergente, algo que você tem aproximadamente, mas não exatamente. É isso que quero dizer. Essa é uma ideia interessante: a ideia de emergência. Se tudo emerge, então necessariamente parece que tudo está conectado de alguma forma não local. Sim, é isso mesmo. Essa é a ideia, certo? Então, tudo bem, mas algumas conexões são mais fracas que outras. Então, você sabe, talvez não precise estar conectado aos graus de liberdade do Sol, provavelmente você se contenta com os fótons vindos de lá e se conecta com eles. E talvez não precise ter conexões fortes com moléculas em Andrômeda ou algo muito distante. Então, uma noção aproximada de localidade... acho que essa é a correta, ok? Mas acho que não devemos postulá- la. A localidade é algo que, neste caso, é apenas aproximada, é um grau muito bom e uma boa aproximação. Mas então, ok, você pode, claro, ir além e tentar ver o que mais pode estar emergindo, certo? Então, discutimos algo em escalas muito grandes, como a gravidade, em escalas cosmológicas, algo em uma escala muito pequena, a mecânica quântica. E quanto ao meio? E quanto às partículas? E quanto aos átomos? E quanto às células biológicas? E quanto aos observadores? Todas essas coisas podem emergir por meio de algum tipo de evolução? Agora, se você observar... Em uma imagem microscópica de uma rede neural, você vê que certas estruturas sobrevivem por mais tempo e outras, como circuitos de neurônios, são eliminadas mais rapidamente. As estruturas mais estáveis ​​sobrevivem por mais tempo, enquanto as menos estáveis são eliminadas. É isso que eu chamaria de evolução. Então, quero dizer, essas estruturas... elas têm mais chances de permanecer ou de desaparecer. E nós somos uma estrutura assim. Então, quando você me pergunta se os humanos ficariam tristes se fossem extintos, sim, eu ficaria muito triste. Mas isso não significa que não tenhamos aqui na Terra estruturas melhores, mais aptas à sobrevivência, que merecem sobreviver por mais tempo. Talvez eles possam aprender conosco. Nós nos extinguiremos, eles sobreviverão e vencerão a corrida. Há uma constatação muito verdadeira, um ótimo ponto. Acho que você está certo. Aliás, isso me lembra algo que Juan Maldena chama de princípio da vida máxima. Ele chama o princípio da mínima ação de princípio da vida máxima. E eu acho isso muito interessante, especialmente vindo de um físico tão proeminente. Sim, acho que ele diz isso de propósito, e isso é muito bom, muito bom, muito bom. Ponto interessante. Bem, eu tenho outra pergunta. Quero continuar falando sobre esses assuntos, mas se você puder incluir o conceito de uma teoria de tudo, isso seria uma proposta de teoria de tudo? E primeiro, o que é uma teoria de tudo? E usando isso como uma proposta de teoria de tudo... bem, acho que é apenas uma expressão da moda, certo? É... é... mas acho que cada um tem sua própria opinião sobre o que isso realmente significa, até que ponto queremos que seja uma teoria de tudo. Para mim, é uma estrutura, uma estrutura que me permite modelar as coisas. Quanto mais coisas eu puder modelar com ela, melhor. Agora, quando digo "tudo", bem, em princípio, eu deveria ser capaz de modelar tudo, desde a escala microscópica até a microscópica. E se houver uma maneira de eu fazer isso, então posso afirmar que sim, é uma proposta para uma teoria de tudo. Agora, se em algum momento eu descobrir que... Isso não pode ser modelado, ou modelar com as ferramentas que tenho torna as coisas muito, muito complicadas, e, você sabe, a abordagem de Razer não está realmente produzindo o resultado desejado. Então eu digo: não, talvez esta não seja a maneira certa de modelar isso. Mas, por enquanto, eu vejo como essa ideia de rede neural, microscópica ou cosmológica pode modelar tudo. Então, eu vejo isso como uma possibilidade. E, por essa razão, acho que está tudo bem chamar isso de "teoria de tudo". Claro, depois que você fizer isso, muitos físicos o considerarão um maluco só porque você usa essa expressão, mas eu não me importo. Eu já tenho um cargo permanente e tudo mais. Eu coloco os rótulos que você quiser. Isso é fantástico! Eu aplaudo seu trabalho e seus esforços. Fabuloso! Eu diria que, das teorias de tudo propostas, ou as chamadas teorias de tudo, considero esta a mais interessante, porque, supondo, apenas supondo, obviamente ainda não sabemos, mas supondo que esteja no caminho certo, se o universo for uma rede neural cosmológica... Então, isso implica uma simetria entre nossas próprias redes neurais em nossas cabeças e o cosmos, o universo cosmológico. E se essa simetria for real, então é muito bom, porque implica uma conexão física e matemática que podemos fazer. Assim, a sua seria literalmente uma teoria de tudo, porque conectaria não apenas a relatividade geral e a mecânica quântica, mas também a arte e os observadores, absolutamente observadores, exatamente observadores, arte e política. E eu acho fantástico, com certeza, sim, sim. Bem, quero dizer, todos esses fenômenos – arte, política, ética, enfim, todos esses – são fenômenos emergentes muito complexos. Então, é claro que estamos especulando, certo? Os cálculos foram feitos apenas para a mecânica quântica e um pouco para a relatividade geral. Mas se abrirmos nossas mentes e virmos o que é possível em princípio, então sim, eu acho que todos esses fenômenos mais complexos – política, ética, enfim, tudo – deveriam ser modelados de alguma forma dentro dessa estrutura. Agora, podemos fazer isso de forma eficiente para que possamos progredir, para que possamos otimizar nossa sociedade e fazê-la funcionar melhor? Na verdade, nós vencemos a corrida, nossa civilização vence a corrida e, presumivelmente, existem outras civilizações pensando sobre as mesmas questões, mas por enquanto não as conhecemos. Então, trata-se de como podemos avançar nosso conhecimento de uma maneira cada vez mais eficiente. Acho que é por isso que talvez essa teoria de tudo seja mais ambiciosa do que outras, mas simplesmente surgiu, não foi intencional. Eu não estava falando de tudo, eu só queria entender a mecânica quântica, a gravidade e os observadores de alguma forma. Muito fascinante. Bem, uma das razões pelas quais fiz a primeira pergunta a todos os meus convidados sobre a extinção humana é porque, de uma perspectiva humana, obviamente é algo que queremos evitar. Então, se temos 5, 10, 20 teorias de tudo, obviamente, de uma perspectiva humana, queremos aquela que seja mais promissora em termos de evitar a extinção humana, certo? Ah, concordo. Sim, pode prosseguir. Acho que para mim isso faz todo o sentido. E na física, por exemplo, é bem sabido que ela atrai as pessoas mais inteligentes, algumas das pessoas mais inteligentes do mundo, se não as mais inteligentes. Mas ainda não há conexão, até agora eu acho que pelo menos existe uma leve conexão entre a física e aquelas grandes questões, como como evitar nos matar. Vale muito a pena, sim. Acho que os físicos têm vergonha de fazer perguntas profundas. Não queremos que as pessoas façam piadas pelas nossas costas. É por isso que os físicos não gostam de conversar com filósofos, e essas empresas não gostam de conversar com ninguém. Quero dizer, nós, físicos, nos sentimos confortáveis ​​dentro do nosso pequeno grupo, porque trocamos ideias usando as mesmas fórmulas e estamos confortáveis ​​nisso. E agora você pergunta como sair da zona de conforto, como começar a fazer perguntas maiores? É difícil, é difícil. E eu entendo por que nossos físicos teriam dificuldade em se conectar e começar a fazer essas perguntas, mas acho que temos que fazer isso. Concordo plenamente que, se nós, como civilização, quisermos vencer a corrida, precisamos usar... Quero dizer, quanto mais informação você tem, melhores teorias você pode produzir. A ideia para nós não é filtrar todas as outras ideias que chegam à comunidade da física, não filtrá-las até termos certeza de que essas ideias estão no caminho errado. Então, ter muitas teorias de tudo, eu acho que é uma coisa boa, quanto mais, melhor. Mas devemos ser capazes de comunicar essas ideias uns aos outros. E acho que talvez parte do problema não seja ter uma ideia, mas sim escrever um artigo e conectá-la ao que foi dito antes, à teoria das cordas, à mecânica quântica, a coisas que nós, como profissionais, conhecemos e com as quais fomos treinados. Então, se uma pessoa que propôs a teoria de tudo consegue fazer isso, então ela deve fazê-lo. Agora, se essa pessoa que propôs a teoria de tudo simplesmente acha que descobriu a verdade e pronto, e todos os outros devem aprender com ela que isso não é produtivo. Comunicar suas ideias é difícil, muito difícil. Ter uma imagem clara na cabeça, mas ser capaz de transformá-la em fórmulas e descrevê-la para outra pessoa é um desafio, mas essa é a única maneira de progredirmos como sociedade, como civilização. Bem, isso é muito profundo e complexo, e acho que é uma das frases mais importantes que já ouvi de muitos físicos, talvez de todos os tempos, não tenho certeza. É muito profundo, muito bom, muito obrigado por isso. Agora, falando em teorias de tudo, há um número crescente de teorias de tudo. Então, por que você explicaria isso? O que você acha que é a causa desse crescimento? Bem, eu pensei sobre isso e acho que você não deveria se surpreender com o número crescente de teorias de tudo atualmente. Por quê? Porque nos últimos 40 anos, a física teórica esteve na fase em que propúnhamos muitas ideias, mas essas ideias ainda não haviam sido confirmadas experimentalmente. Eu chamo essa fase de fase de exploração. Exploramos ideias, grandes ideias... você sabe, a teoria das cordas... Uma das dualidades é outra grande ideia, assim como a computação quântica e a informação quântica. Estávamos produzindo muitas boas ideias, mas elas não foram confirmadas. Isso significa que provavelmente estamos chegando ao fim desta fase e algo grandioso está prestes a acontecer. Se esta foi a fase de exploração, haverá uma fase de produção, onde realmente produziremos teorias que poderão fazer previsões melhores, que poderão desvendar as leis da física cada vez melhor. Acho que esta é a próxima fase. E como estivemos nesta fase de explicação por tanto tempo, muitas pessoas sentem que as ferramentas necessárias para entrar na próxima fase ainda não foram desenvolvidas. E temos uma chance maior de sucesso se trabalharmos nisso agora, e acho que elas estão certas. Então, acho que as pessoas que estão propondo teorias e tentando pensar em ideias muito ousadas, malucas, estão no momento certo para fazer isso. E é por isso que temos tantas propostas. Infelizmente, essas diferentes propostas não recebem tanta atenção, sabe? E talvez não sejam apresentadas da maneira correta. Talvez a comunidade científica seja conservadora em aceitá-las. Suas ideias, ou uma combinação de duas, mas acho que esses são dois motivos pelos quais chegamos ao fim da fase de exploração. Tenho quase certeza de que haverá fases de produção onde encontraremos algo grandioso. O que será? Não sabemos agora. Talvez seja física neural, talvez seja outra coisa, mas estamos chegando lá. Essa é a minha visão sobre o assunto, mas, novamente, posso estar errado. Ok, muito obrigado. Presumo que você esteja inclinado às suas próprias ideias sobre redes neurais. Há alguma outra teoria proposta que seja promissora para você, por exemplo, a teoria das cordas? Sim, eu não acho que esteja inclinado à minha ideia. Só quero ter mais uma ideia. Eu ficaria muito feliz se a teoria das cordas fosse a certa, porque investimos muito tempo e energia nisso. Quero dizer, se essa for a certa, já que muito trabalho foi feito, seria mais fácil adotá-la. Demos este último grande passo, que ainda faltava. Existem outras teorias que estão sendo propostas, mas que não atraíram tanta atenção. A gravidade quântica em loop é outra possibilidade. Se essa for a estrutura correta, eu ficaria feliz. Qualquer estrutura me agradaria, mas o que eu realmente espero é que este passo e nossa transição da fase de exploração para a fase de produção aconteçam em breve. Seja física neural, como estou propondo, ou uma teoria das cordas, gravidade quântica em loop, ou algum modelo de autômatos celulares, que também seria ótimo. Existem propostas sobre como os computadores podem funcionar, um pouco sobre a estimulação do computador. Wolfram propôs recentemente uma ideia para sua teoria de tudo. Hoofed trabalhou em sua interpretação da mecânica quântica baseada em autômatos celulares. Acho que ficaria feliz com qualquer coisa. Só estou um pouco triste por termos estado nessa fase de exploração por tanto tempo, 40 anos. Então, acho que ficaria feliz com qualquer coisa, mas realmente espero que essa transição aconteça quando passarmos para... Algo onde realmente aplicamos as ideias e modelamos os fenômenos que podem ser verificados experimentalmente... acontecerá em breve, então eu ficaria triste se tivéssemos que esperar mais 40 anos. Quero dizer, estamos nessa fase de exploração há muito tempo. Então, esse é um ótimo ponto. Bem, nós falamos anteriormente sobre as variáveis ​​ocultas e a interpretação da mecânica quântica, ou melhor, a interpretação bohmiana, e isso me levou a conectar isso à interpretação de quem fala sobre os dois tempos. Falamos brevemente sobre isso. Você poderia explicar um pouco sobre o que você percebeu sobre a interpretação dele? Qual foi a sua impressão inicial sobre os dois momentos? Bem, eu o ouvi falar brevemente sobre isso e acho que ele tem uma boa compreensão dos desafios da mecânica quântica e de como devemos abordá-los. Agora, se é a proposta dele que vai determinar a maneira correta de encarar a mecânica quântica, ou se é a minha proposta, na qual a vejo como um fenômeno emergente das redes neurais, ou talvez as duas estejam conectadas, ou talvez haja algo mais conectado a nós que eu ainda não sei, então é uma pergunta difícil de responder agora sem conversar com ele e discutir em detalhes, e entender melhor as propostas. Portanto, não acho que esteja pronto para dar um veredito final sobre o que penso disso, mas acho muito importante que mais e mais pessoas entendam que há algo fundamentalmente errado com nossa visão atual da mecânica quântica, e ouço isso de diferentes pessoas que nos expressaram. Opinião semelhante à de Weinberg também, e é muito importante que as pessoas comecem a perceber que há algo que não entendemos direito. A abordagem de "cale-se e calcule" para a mecânica quântica funcionou muito bem no século XX, mas talvez no século XXI não devêssemos apenas nos calar, mas começar a fazer perguntas difíceis e tentar respondê-las. E talvez essa tenha sido uma das razões pelas quais escolhi o paradoxo da medição na mecânica quântica e tentei usá-lo como motivação para modelar tudo usando redes neurais. E o resultado final disso, a abordagem bohmiana, é provavelmente a correta, pelo menos na minha opinião, e não a de muitos mundos, por exemplo, que eu gostava antes. Então, agora prefiro pensar em termos de variáveis ​​ocultas. E como foi a recepção do seu artigo? Sei que ele foi publicado recentemente, e quais são os próximos passos da sua pesquisa? O próximo passo é publicá-lo. Ele já foi submetido e está passando pela revisão por pares. Espero receber algum feedback. Bem, agora, não recebi nenhum feedback negativo. Recebi muitos feedbacks positivos de pessoas de diferentes áreas e tamanhos, e elas acham que estou no caminho certo. Mas, claro, independentemente de estar satisfeito ou insatisfeito com o processo de revisão por pares, tenho que passar por ele. Ouvi pessoas dizendo que não confiam na revisão por pares e preferem seguir seu próprio caminho, o que não é produtivo. Então, temos que seguir o processo, mesmo que você tenha uma ideia muito maluca. Mesmo que algumas pessoas não gostem, como eu disse, este é um meio muito conservador, com ideias próprias. É muito difícil fazê-las se adaptar a algo novo, e isso é bom, na verdade, não é ruim. Mas se você consegue escrever um artigo coerente, expressar, explicar, responder perguntas e dar palestras, que é o que estou fazendo agora, então esse é o caminho certo. É isso que eu acho ... então, na verdade, acho que recebi mais feedback sobre este artigo do que esperava, e isso é bom. Acho que estou progredindo, excelente. Então, depois de publicado, como você faria, supondo que tudo corra bem e você receba muito mais feedback? Você transformaria isso em seu projeto de pesquisa central? Bem, como os projetos de pesquisa são definidos, certo? Então, tenho umas 10 perguntas que quero responder atualmente e atribuo probabilidades a qual delas é mais importante ou qual tem maior probabilidade de sucesso. No momento, as ideias subsequentes deste trabalho são certamente muito mais importantes do que qualquer coisa que eu tenha feito no passado. Portanto, existem perguntas realmente importantes que precisam ser respondidas. E o bom disso é que, se eu conseguir responder a essas perguntas, por exemplo, sobre as simetrias que mencionei, isso ajudará não apenas na modelagem da física e na compreensão de como o universo funciona, mas também ajudará as pessoas que trabalham com aprendizado de máquina, as pessoas que realmente projetam programas. Você sabe, treinar robôs para fazer o trabalho deles, então eu acho que, ao analisar o que quer que seja, ao fazer os cálculos, isso pode beneficiar tanto a comunidade de aprendizado de máquina quanto a comunidade da física. Acho que esse é o motivo pelo qual esse tipo de projeto é priorizado na minha escala de projetos importantes. Então, sim, definitivamente continuarei trabalhando nisso. Ok, boa última pergunta: quais são as implicações ou você pode recomendar algo para pessoas que trabalham com inteligência artificial ou redes neurais? Quais são as implicações da sua conjectura? Bem, acho que para pessoas que não são físicas, mas que estão estudando aprendizado de máquina, eu sugeriria que voltassem ao meu artigo anterior, chamado "Em direção à teoria do aprendizado de máquina", onde eu apliquei a física para modelar e entender como o aprendizado de máquina funciona. E se elas conseguirem entender, o que é... é uma leitura difícil, eu admito, tem muita matemática e é bem incomum para pessoas da perspectiva do aprendizado de máquina, mas se elas conseguirem fazer isso no final... Haverá uma ferramenta que permitirá projetar arquiteturas de redes neurais que terão um desempenho melhor em quaisquer tarefas de aprendizado que estejam tentando realizar. Existe uma função que você calcula e que lhe dirá: "Ok, esta rede neural terá um desempenho melhor. Use-a para projetar seu próprio código de programação." Então, acho que se a comunidade de aprendizado de máquina for capaz de aceitar a quantidade de matemática que estou tentando apresentar a eles, isso os beneficiará drasticamente. Agora, se eles só querem programar e tentar adivinhar qual a arquitetura correta, podem continuar fazendo o que estavam fazendo. Mas acho que há muita matemática interessante nisso e muita coisa interessante, e acho que podemos nos ajudar mutuamente. Agora estou colaborando com algumas pessoas da indústria que têm dados reais, então algumas das teorias que tenho agora são de cientistas da computação, claro, mas eles têm dados reais que posso verificar e testar. Então, agora sou um teórico, mas agora... Tenho acesso a dados experimentais onde posso testar as teorias e, primeiro, testar a teoria serve para aprimorá-la e resolver quaisquer problemas que ela apresente. Mas, uma vez que eu entenda como as redes neurais funcionam, poderei aplicá-las à física. Acho que essa é a minha ideia daqui para frente. Muito fascinante, muito fascinante. Então você deve estar muito animado neste momento da sua carreira, suponho. Estou feliz, sim, sim, que bom para você. Eu disse o que disse na última pergunta, mas tenho mais uma. Leonard Suskin, que você mencionou anteriormente, também está trabalhando em muitas dessas questões, certo? Ele mencionou a teoria da informação quântica e o potencial de construir uma estrutura quântica para testar a teoria das cordas. Você pode conectar seu trabalho, ou o que você mencionou anteriormente, à teoria da informação quântica? Por que isso é interessante para você? Bem, eu me interessei por informação quântica independentemente. Meu interesse aumentou por causa do trabalho de Suskin, onde ele tentou conectar a teoria da complexidade de circuitos quânticos à gravidade. Isso foi muito interessante para mim. Mais recentemente, ele tentou desenvolver as noções termodinâmicas para circuitos quânticos, então a segunda lei da complexidade, a primeira lei e... Bem, se você observar atentamente, verá que está muito relacionado aos conceitos termodinâmicos de aprendizado que eu estava tentando desenvolver. Uma das razões para essa relação é que, no caso de circuitos quânticos, você pode modelá-los e pensar neles como redes tensoriais, onde os elementos estão conectados em uma estrutura semelhante a uma rede. O mesmo ocorre com redes neurais, então a estrutura semelhante a um grafo em um caso e a estrutura semelhante a uma rede em ambos os casos são similares. Além disso, Lenny também adotou a abordagem de pensar nisso em um limite termodinâmico, considerando que tipo de comportamento emergente se obteria. Aqui está uma complexidade mais interessante. Estou mais interessado em aprendizado agora, mas percebo que muitas fórmulas estão envolvidas e que podemos estar falando da mesma coisa, mas usando linguagens diferentes. E as duas abordagens podem se beneficiar uma da outra. Portanto, não considero essa abordagem da informação quântica como algo sem relação; acho que está relacionada. Uma ideia muito interessante. Acho que você está absolutamente certo. Aliás, acho que grande parte da minha intuição sobre o crescimento das teorias de tudo é que muitas pessoas estão tendo visões diferentes de coisas que talvez não sejam completamente desconexas. As ideias de Wolfram, por exemplo, parecem estar relacionadas, assim como as de Eric Weinstein. Você tem razão, mas ainda somos muito imaturos para entender como essas ideias se conectam. Talvez estejamos todos pensando na mesma coisa, mas de ângulos diferentes. E eventualmente podemos convergir para algo, sabe? E não importa quem chega lá primeiro. O importante para nós, como civilização, é chegar lá, obter a resposta certa e sobreviver. Sim, concordo. E para sobreviver, sim, estamos juntos nessa corrida. Temos que lembrar disso, professor. Quero respeitar seu tempo e sou muito grato por esta palestra. Onde as pessoas podem ou o que você recomenda que as pessoas façam para segui-lo, para acompanhar seu trabalho, etc.? Sim, quero dizer, se vocês tiverem perguntas gerais, ficarei mais do que feliz em responder por e-mail. Também estou aberto a entrevistas, às vezes, se não for muito incômodo. Estou ocupado, mas acho que a melhor maneira é consultar artigos. Recebi muitos e-mails de pessoas que pedem para consultar artigos, mas elas ficam presas em alguma equação. Se você for capaz de fazer isso, comece por este artigo, "Rumo a uma teoria de aprendizado de máquina", e depois vá para este segundo artigo, "O mundo como uma rede neural". Mas, se você for cientista, e tiver dúvidas mais filosóficas, terei prazer em respondê-las. Não deve haver problema. Ótimo! O e-mail é a melhor maneira de se comunicar. Ok, ótimo! Bem, obrigado novamente e tenha um ótimo resto de dia. Obrigado. Se você gostou do que ouviu, fique por aqui e vamos raciocinar juntos. [Música]