# Transcript — vanchurin-world-as-neural-network-2020 (ru) Source: https://www.youtube.com/watch?v=tAKaqojK0d8 Language: ru Origin: Auto-translated from English by YouTube (machine translation) --- Мы все можем думать об одном и том же, но с разных точек зрения, и в конечном итоге мы можем прийти к чему-то, понимаете, и неважно, кто доберется до этого первым. Для нас как для цивилизации важно достичь цели, чтобы получить правильный ответ. [Музыка] [Музыка] Итак, здравствуйте и добро пожаловать на канал «Теория всего». Я Луис Разо, директор ASEM и ведущий этого канала. Сегодня я беседую с Витали Бантураном, физиком-теоретиком и космологом из Университета Миннесоты, который только что опубликовал теорию всего, основанную на идее, что Вселенная — это гигантская нейронная сеть. Из множества людей, которых мне посчастливилось приглашать в качестве гостей, профессор Ранчерон занимает первое место по интеллектуальной близости своей работы к миссии этого канала. Если предложенная им концепция окажется точным описанием природы, это почти наверняка будет иметь важные последствия для всего, что имеет значение для человечества. Я хотел бы обратить особое внимание на две вещи. Во-первых, обратите внимание на то, как концепция Бантурана имеет непосредственно проверяемые практические последствия для искусственного интеллекта и машинного обучения. Работая в этих областях, было бы полезно прислушаться к совету Банджона и изучить его две статьи по этой теме. Ссылки на них вы найдете в описании видео. Во-вторых, обратите внимание, как симметрия, предложенная Манчжурским, между обработкой информации в нейронных сетях и физической и математической структурой природы идеально согласуется с концептуальной симметрией, которую мы предложили в нашей вступительной лекции. Ссылка на нее находится на экране. Теперь многое можно сказать. Я думаю о том, что растет число теорий всего сущего, которые сходятся вокруг основного набора базовых идей. На протяжении всей своей карьеры Якир Ахарнав был непреклонен, и, на мой взгляд, совершенно справедливо, что в физике мы всегда должны стремиться подняться над математикой, чтобы развить интуитивное представление о происходящем, потому что только интуитивные представления помогут нам понять, какие правильные вопросы нужно задать математике для решения. В этом отношении профессор Бантеран явно поднялся над математикой, и он сделал это таким образом, что, на мой взгляд, это ставит его в уникальное положение, чтобы задать и ответить на самый большой и важный вопрос из всех: что делать? Нам нужно сделать то, что необходимо для выживания и процветания нашего вида. Надеюсь, вам это так же интересно, как и мне. Как всегда, я добавил временную метку в описание видео. Также я добавил больше информации об исследовательских интересах и биографии профессора Вантарана. Надеюсь, вам понравится этот диалог, и спасибо за внимание, профессор Бантер. Вы в Миннесоте, а я в Барселоне. Добро пожаловать в «Теорию всего». И большое спасибо за участие. Ах, спасибо, рад быть на вашем шоу. Я хотел бы начать с одного вопроса ко всем нашим гостям. Это не вопрос с подвохом, это просто простой вопрос. Согласны ли вы или нет с тем, что худшее, что может случиться с точки зрения человека, — это вымирание нашего вида завтра? Хорошо, да, я думаю, это интересный вопрос. Но под «нашим видом» вы подразумеваете только людей или все виды на планете Земля? Человеческий вид с точки зрения человека. Да, я думаю, это было бы довольно плохо. Так что я согласен, возможно, это плохо, но, на мой взгляд, было бы, вероятно, хуже, если бы все виды вымерли. Так что каким-то образом Я чувствую привязанность к другим видам здесь, на Земле, и я верю, что если мы этого не сделаем, то мы недостойны, знаете ли, дальнейшего развития интеллекта Земли, дальнейшего укрепления нашей цивилизации. Но, возможно, другие виды возьмут верх, и это, на мой взгляд, не будет так уж плохо. Да, это будет довольно плохо, но, возможно, худшее, что может случиться, — это вымирание всех видов. Вот мой ответ, но я не знаю, ответил ли я на ваш вопрос. Возможно, я не буду пытаться ответить, это сложный вопрос. Думаю, вам нужно больше подумать об этом, действительно понять это. Да, хорошо, спасибо за ответ. Думаю, ваш ответ один из первых, который был расширен. Большинство людей говорят, что это было бы худшим, что могло случиться, но я согласен с вами. Думаю, было бы еще хуже, если бы все вымерло. Я думаю, если бы мы умерли, но другие существа выжили, возможно, появился бы шанс на выживание. Да, эволюция снова возьмет верх, на мой взгляд, и тогда другие виды разовьются. Эм, они могут быть умнее нас, они, вероятно, смогут прожить дольше, возможно, так что я думаю, мы в этом вместе, мы, люди и другие виды, и мы просто пытаемся вместе преодолеть Великий Фильтр. Мы пытаемся достичь такого уровня развития, который позволит нам, возможно, отправиться на Марс, как это пытаются сделать некоторые люди, или исследовать галактику дальше. Если бы я знал, что люди вымрут, но другие виды, знаете ли, выиграют эту гонку? Я с этим согласен. Хорошо, хорошо, это очень интересный ответ. Спасибо большое, вы дали мне пищу для размышлений. Я думаю, вы тоже правы. Хорошо, вы недавно опубликовали очень интересную статью о том, что вы называете космологическими нейронными сетями. Прежде чем мы перейдем к очень интересным подробностям, не могли бы вы рассказать нам о ваших исследованиях, о том, как вы пришли к этому, и о некоторых людях, с которыми вы работали и т. д.? Да, конечно. Изначально меня интересовала крупномасштабная физика, космология, изучение Вселенной, и я заинтересовался этим, потому что мой научный руководитель... Научным руководителем моей диссертации был Алекс Ланкинг, эксперт в области космологии. Поэтому вопрос, который меня тогда больше всего интересовал, был, вероятно, вопрос о космической инфляции. Позже я понял, что об этом нельзя говорить, не рассматривая ситуацию в более широком контексте, который связан с вечной инфляцией или с концепцией мультивселенной. Так что это было очень интересно для меня, но я обнаружил проблемы с этой парадигмой. Я работал над этой темой с Эндрю Линдой, а затем с Эллен Гут, с которой мы обнаружили некоторые парадоксы, которые, кажется, существуют независимо от того, что вы делаете. Так что это был интересный опыт для меня. И, конечно, я был очарован результатами, но я понял, что если мы не поймем физику малых масштабов лучше, чем квантовую гравитацию, мы, возможно, никогда не сможем ответить на все эти вопросы, касающиеся больших масштабов. Поэтому мой интерес постепенно сместился к малым масштабам, пытаясь понять, что же происходит на самом деле. Как мы можем изучать, моделировать и понимать квантовую гравитацию в частности? В радикальном физическом сообществе циркулировали очень интересные идеи. Одна из них — теория струн, позже ученые открыли дуальность. И одним из ученых, у которых я всему этому научился, была Энни Саскачеван из Стэнфорда, еще один человек, оказавший на меня большое влияние. Поэтому постепенно я заинтересовался малым масштабом, или, знаете, как согласовать квантовую механику и гравитацию. Вот и все. Но я постоянно сталкивался с проблемами. Поэтому моя недавняя попытка решить эти проблемы заключалась в том, чтобы отступить назад и посмотреть, не ошибаемся ли мы, пытаясь считать, что квантовая механика — это правильная теория, и что гравитация должна вытекать из нее. Возможно, есть более глубокие вопросы, на которые нужно ответить, прежде чем мы сможем говорить об объединении теорий. И это привело меня к идее использования нейронных сетей. Моделирование физики и наоборот, знаете, использование физических инструментов для понимания того, как работают нейронные сети, и так далее. Итак, прежде чем вдаваться в подробности этой конкретной работы, давайте ответим на вопрос о моих исследовательских интересах. В области космологии, в частности, в крупномасштабных исследованиях, это мультивселенная, космическая инфляция, темная материя, темная энергия или даже более экзотические объекты, такие как космические струны, которые сейчас менее популярны. А в области физики в более мелких масштабах или высших энергий меня, вероятно, интересуют дуалистические отображения, которые обсуждают люди, теория струн и более новые идеи, которые также очень интересны, о том, как использовать квантовую теорию информации для изучения... да. Но, знаете, последний шаг — это сказать: «Хорошо, может быть, нам нужно что-то еще». И вот тут я предлагаю эту новую теорию, о которой вы мне пока не разрешили говорить, но я не знаю... все эти темы очень увлекательны. Можете ли вы связать это с идеей о том, как вы пришли к выводу, что Вселенная может быть гигантской нейронной сетью? Итак, я думаю, моя первая цель не была такой амбициозной, все, чего я хотел, это использовать инструментарий, который мы... В физике важно понимать, как работают глубокие нейронные сети, как они функционируют. В основном, глубокие нейронные сети обычно рассматриваются как «черный ящик». Они работают, но мы не всегда понимаем, как именно и когда это происходит. Существует универсальная теорема приближения, которая дает нам представление о том, почему нейронные сети так хороши в моделировании, но мы не знаем, когда они будут эффективны в обучении. Поэтому моя идея, хотя и не совсем новая, заключалась в том, чтобы взять инструментарий статистической физики и применить его к изучению нейронных сетей. Главное отличие, вероятно, заключалось в том, что я взял более широкий инструментарий, чем другие. Я использовал функции распределения, термодинамику — все, что я знаю о физике. Я задался вопросом: что мы можем использовать для моделирования нейронных сетей? И прежде чем я начал это делать, я понял, что вся теория нейронных сетей должна быть немного обобщена. Поэтому я немного обобщил ее, предоставив больше свободы для чего-то, что называется функцией потерь или функцией стоимости, и предоставив больше свободы для различных архитектур. что вы можете получить, и, э-э, как только я это сделал, этого было достаточно, чтобы начать моделирование с использованием статистической механики, а затем прийти к термодинамическому пределу. Таким образом, я смог сформулировать, скажем, второй закон обучения, который аналогичен второму закону термодинамики, и первый закон обучения, который аналогичен их личной термодинамике. И это было здорово, потому что, знаете, это была не совсем физика, но это было применение физических инструментов для моделирования чего-то, чего у нас нет на компьютерах, знаете, чего-то, что работает на компьютерах, например, искусственные нейронные сети, задают вам вопрос аналогично. Так мы говорим об аналогичном процессе? Мы говорим о физическом процессе? Да. Так что пока нет. На этом первом этапе не было физического процесса. Знаете, у нас есть нейронные сети, они работают на компьютере, но у нас все еще есть множество физических инструментов. Подумайте о математических инструментах, которые мы используем в физике, которые могут быть полезны для понимания, э-э, искусственных нейронных сетей, машинного обучения. Более того, вы можете не только понять, как они работают, но и использовать результаты для проектирования лучшей архитектуры для создания искусственных нейронных сетей. Нейронные сети работают лучше, ну да, но это был всего лишь один проект, и как только я его закончил, я увидел, что там возникает нечто интересное, нечто, чего я совсем не ожидал. Я увидел это в определенных пределах: искусственные нейронные сети можно моделировать с помощью квантовой механики, не уравнения Шрёдингера, о котором вы слышите, а моделирующих уравнений, что-то, связанное с подходом скрытых переменных или подходом «механики рвоты» к квантовой механике. Так это совпадение или нет, или, может быть, в этом есть что-то глубокое? И тогда я перешел ко второму вопросу, скажем так: у меня есть собственное понимание того, как физика может быть полезна для понимания машинного обучения. Можем ли мы теперь обратить воду вспять? Можем ли мы теперь использовать машинное обучение для моделирования физических процессов и физических систем? И опять же, я все еще был далек от идеи космологической нейронной сети. Просто, у нас есть физика, у нас есть известные явления, физика, как и квантовая механика, имеет общую теорию относительности. Можем ли мы моделировать и то, и другое? Может быть, нейронные сети, микроскопические нейронные сети, могут ли... могут ли... иметь эмергентные Поведение, которое, с одной стороны, даст вам квантовую механику, с другой — общую активность и гравитацию, а может быть, и наблюдателей, понимаете? И это было бы здорово, потому что, знаете, люди часто говорят об объединении гравитации и квантовой механики, но, как бы отложив в сторону проблему наблюдателей, мы постоянно возвращаемся к ней. В квантовой механике существует проблема измерения, связанная с наблюдателями, в космологии также существует проблема измерения, связанная с наблюдателями. Поэтому у меня всегда есть ощущение, что эти три вещи, возможно, должны быть объединены, и нам просто нужна лучшая математическая основа для этого. Вот такая была идея. Затем я просто взял математическую модель нейронных сетей, которую я разработал, и теперь могу ли я применить ее для получения этих поведенческих моделей? Да, знаете, квантовая механика была одним из пределов, которые существовали, теперь же она ближе к равновесию. Так что, если подождать достаточно долго, система будет вести себя и будет описана, ее решение будет описано уравнением квантовой механики со скрытыми переменными, то есть будут скрытые переменные, которые вы... Если вы не знаете этих скрытых переменных, именно поэтому ваша волновая функция может коллапсировать по- разному. Но если бы вы их знали, то точно знали бы, как будет выглядеть ваш эксперимент, — это был бы его результат. Да, и это было интересно. А самое интересное для меня — это то, что я понял значение комплексной фазы, которая существует в квантово-механическом состоянии. Есть эта фаза, откуда берется это квантовое число, или экспоненциальная функция, то есть, фаза. Оказывается, она связана с термодинамическими свойствами и свободной энергией. Я не буду вдаваться в подробности, но это был тот самый момент, когда мы поняли. Это был тот момент, когда вы сказали: « Я на верном пути», или в какой момент вы это поняли? Да, это тот момент, когда вы поняли: «Знаешь, я на верном пути». Я имею в виду, что здесь есть что-то интересное. Теперь я понимаю, откуда берется квантовая механика, и я немного углубился в тему и понял, откуда берется эта квантовая фаза. Итак, да, я имею в виду, может быть, было что-то другое, но тогда у меня еще не было гравитации, так что это было просто одно из меня, и у меня даже не было классического Манхэттена. До того, как вы углубились в тему гравитации, можете ли вы рассказать нам немного больше о скрытых переменных и о том, какую роль они играют, почему они важны для вас? Да, так вот, есть два типа переменных, которые описывают нейронные сети, которые изменяют движущиеся части, и это то, что называется состоянием нейронов, а другой тип — это веса, связи, веса связей, матрица весов, и так далее, и так далее, это две разные переменные, и было важно понимать, что одна из них может быть смоделирована как квантовая переменная, то есть матрица весов и вектор смещения — вот те, которые можно смоделировать как квантовые переменные. Но что, если вы не знаете о другом типе переменных? Что, если вы не знаете состояний нейронов? Но если вы не знаете, что они собой представляют, как бы вы смоделировали эволюцию вашей системы, если бы вы... У нас нет точных знаний о системе, и поэтому я и связал это с тем, что сказал: если вы их не знаете, лучший способ описать их — это использовать термодинамику и концепцию свободной энергии. Но эта свободная энергия обусловлена ​​тем, что у нас нет полного знания о скрытых переменных состояния малых нейронов, отдельных нейронов. Если бы мы знали, что это такое, эволюция не была бы квантовой, она была бы полностью детерминированной. Вот тут-то и всё встало на свои места. Я подумал: «Хорошо, теперь у меня есть понимание микроскопического уровня, понимание того, какими могут быть эти скрытые переменные». Но это происходит только в пределе, когда всё находится в равновесии, то есть такое поведение наблюдается только в одном пределе. Но, возможно, для малых систем для достижения равновесия требуется немного времени, поэтому квантовая механика — это правильное описание малых систем, где всё уже находится в равновесии. Но это была только квантовая механика. Мы также знаем, что классическая механика должна иметь классическое описание. В больших масштабах, и эта структура, классическое описание, находится дальше от равновесия, поэтому, если вы удаляетесь от равновесия, то классические уравнения движения дают вам правильное описание системы, и вот тут я подумал, что здесь есть что-то действительно интересное, потому что что, если мы удаляемся еще дальше от равновесия, что тогда происходит? Но, так вот, классическая механика и квантовая механика существовали, но как насчет гравитации? Знаете, она всегда у вас на затылке, я имею в виду гравитацию. Как вы связываете любую модель, которую имеете, как вы связываете гравитацию с этим, потому что гравитация кажется очень другой. Поэтому в то время, я думаю, я позаимствовал некоторые идеи теории струн, важные идеи теории струн, так что, в частности, существует пуля действия, которая лежит в основе эволюции, и хотя струны рассматриваются квантово-механически, все равно то же действие, те же уравнения движения возникают в моем описании. Так что вместо микроскопических струн у меня есть микроскопические цепочки нейронов, один нейрон соединен с другим. В-третьих, вы видите, как возникают одномерные структуры, и их уравнения похожи на те, которые вы имеете в теории струн. Так в чем же разница между одномерной струной и нейроном? Да, есть цепочка нейронов, нейрон — это просто... да, главное отличие в том, что цепочку нейронов нужно рассматривать как стохастические переменные, они случайные переменные, они как бы... знаете, они не квантовые, в теории струн струны квантовые. Так вот, эта цепочка нейронов совсем не квантовая, но тем не менее, ее приблизительная эволюция описывается похожими уравнениями движения. Вот это большая разница. Но причина, по которой у меня на рисунке возникает пространство-время, а также общая активность, очень похожа на то, что вы имеете в теории струн. Так что есть глубокие связи с теорией струн, но их, знаете, вычисления довольно разные. Вы заимствуете все или да, вы заимствуете все из соответствующего КТП? Да, хорошо, так что это идет дальше. Да, так что это еще... У меня есть более глубокая идея, которую я еще не до конца проработал, но суть в том, что вы можете моделировать свою систему вдали от равновесия, например, нейронную систему, и она хорошо описывается гравитацией. Но внутри этой системы, в модели которой присутствует гравитация, находятся длинные цепочки нейронов, и, по сути, цепочки и нейроны не очень эффективны для выполнения вычислений. Они передают сигнал от одного элемента к другому, и он идет от одной границы к другой. Таким образом, у вас получается очень разреженная нейронная сеть, где не все нейроны соединены друг с другом. Можно ли взять эту нейронную сеть и заменить ее двойной нейронной сетью, которая не является разреженной, но описывается квантовой механикой? Я думаю, это возможно. В общем, вы сказали «двойная нейронная сеть». Почему двойная? Да, двойная. Это означает, что в одном случае у меня есть функционал некоторых переменных, и, не вдаваясь в подробности, эта функция определяет все. Нужно изучить систему, все наблюдаемые величины. Хорошо. Но могу ли я сопоставить ее с другим функционалом, который имеет совершенно другую форму? При изучении наблюдаемых величин они совпадают. Так что это и есть математическая структура, совершенно другая, верно? Но когда вы пытаетесь извлечь наблюдаемые величины, вы можете сопоставить это с тем. И это своего рода двойственность, которая все еще находится в стадии развития. Но вот двойственность нейронной сети: в одном случае у вас очень Глубокая и очень разреженная нейронная сеть, а другая – очень неглубокая и плотно связанная нейронная сеть. Таким образом, голография, не в рамках SCFT, а в рамках теории гравитации, где вы описываете эти нейронные цепочки в луковице, отображается на теорию на границе, где нет длинных цепочек, но все в основном связано с Землей, которая там присутствует. Вау, это действительно очень увлекательно и глубоко, было интересно наблюдать. Так что вы можете с этим справиться. Да, и знаете, после того, как вы сделали все эти вычисления, и даже эти вычисления не завершены, главная задача, которую мне нужно решить, – это увидеть появление симметрий. Еще больше симметрий, с которыми я уже столкнулся. Физика 20-го века была посвящена симметриям. Мы обсуждали новые и новые симметрии, а стандартная модель полна симметрий. Существует симметрия... Э-э, структурная теория относительности, общая теория относительности... так что, э-э, наблюдение за тем, как возникают все эти симметрии, — это самая большая проблема на данный момент. Я вижу симметрию квантово- механической фазовой инверсии, я также вижу симметрию специальной теории относительности и генеративности, но должно быть что-то еще, и это своего рода работа в процессе. Как можно получить не только стандартную модель, но и темную материю, как можно получить темную... знаете, все эти вещи очень важны. Но в любом случае, как только у вас появляется идея, что, возможно, можно использовать нейронные сети для описания всех различных... э-э, возможно, противоречащих друг другу теорий, тогда возникает вопрос: может быть, все это не просто нейронная сеть, и это то, что вы бы назвали космологической моделью: все связано со всем, знаете, некоторые связи сильные, некоторые слабые... и хорошо, так что, если это так, э-э, что мы можем сказать? Можем ли мы сказать, что то, что вы обнаружили, — это своего рода космологическая симметрия или общая симметрия? Будет ли это точным описанием? Да, так что, как только вы просто напишете... Если в нейронной сети задать случайные веса, то симметрии отсутствуют. Поэтому, если симметрия и возникает, то на это требуется время, процесс обучения. Думаю, утверждение о существовании этой космологической сети не подразумевает наличия симметрии. Симметрия возникает, когда эта космологическая сеть развивается в направлении пространства-времени, где локальность имеет смысл. Теперь вы находитесь дальше от меня, поэтому нейронная связь между мной и вами сейчас слабее, но нейронные связи между областями, находящимися рядом, сильнее. Это не значит, что нельзя установить сильную связь между удаленными объектами. Можно, но это не тот процесс, который обычно происходит, поэтому это очень неравновесный процесс, который обеспечивает сильные связи между удаленными местами. Возможно, существует сильная связь между нами, потому что мы обсуждаем одну и ту же идею, то есть соглашаемся в чем-то. И поэтому, возможно, существует сильная связь между нами, потому что мы обсуждаем одну и ту же идею, то есть соглашаемся в чем-то. И поэтому, знаете, некоторые микроскопические объекты... Нейроны теперь сильно связаны, потому что, знаете, мы что-то обсудили, мы в чем-то договорились, но когда вы говорите о космологических сетях, это немного сильнее, это не просто, знаете, люди на Земле, но все связано, верно? И некоторые связи сильные, некоторые сильные, некоторые слабые. Но это не значит, что у меня не может быть сильной связи с чем-то очень далеким, с чем-то, что я не могу экспериментально идентифицировать с помощью инструментов, но это не значит, что их там нет. И это своего рода подтверждает идею скрытых переменных. Главная претензия к теориям скрытых переменных заключалась в том, что они должны быть нелокальными, а нейронная сеть нелокальна. Каждый нейрон может быть связан с каждым нейроном, и их локальность на этой картине — это просто эмергентное явление, что-то, что у вас есть приблизительно, но не точно. Вот что я имею в виду. Это интересная идея — идея эмерджентности. Если все возникает, то это обязательно произойдет. Кажется, что всё связано каким-то нелокальным образом, да, это так, да, это так, вот в чём идея, верно? Так что всё, но некоторые связи слабее других, поэтому, знаете, вам, возможно, не нужно быть связанным со степенями свободы Солнца, вероятно, вы можете спокойно общаться с фотонами, идущими оттуда, и вы связываетесь с ними, и вам, возможно, не нужно иметь сильных связей с, например, молекулами на Андромеде или чем-то далёким, и поэтому, но приблизительное понятие локальности, я думаю, это правильное, хорошо, но я думаю, нам не следует постулировать это. Локальность — это нечто, что на этой картине является лишь приблизительным, очень хорошей степенью и хорошим приближением, но затем, но затем, хорошо, вы, конечно, можете пойти дальше и попытаться увидеть, что ещё может возникнуть, верно? Итак, мы обсудили нечто на очень больших масштабах, знаете, гравитацию, знаете, космологические масштабы, нечто на очень малых масштабах, квантовую механику, а что между ними, знаете, что насчёт частиц, что насчёт атомов, знаете, знаете, биологических клеток, наблюдателей, все они могут Эти вещи возникают в результате эволюции. Если вы посмотрите на микроскопическое изображение нейронной сети, вы увидите, что определенные структуры выживают дольше, а определенные структуры, например, петли нейронов, исчезают быстрее. Таким образом, более стабильные структуры выживают дольше, а менее стабильные исчезают. Это я бы назвал эволюцией, верно? То есть, эти структуры позволяют им дольше оставаться на плаву, а затем исчезать. И, знаете, мы сами обладаем подобной структурой. Поэтому, когда вы спросите меня о людях, будут ли они грустить, если человечество вымрет? Да, я буду очень грустить по этому поводу. Но это не значит, что у нас на Земле нет лучших структур, более приспособленных к выживанию, и они заслуживают того, чтобы выжить дальше. Возможно, мы просто сможем чему-то у них научиться. Мы вымрем, они выживут, и тогда они выиграют гонку. Это очень верное и хорошее замечание. Я думаю, вы правы. На самом деле, это напоминает мне то, что Хуан Мальдена называет принципом максимальной жизни. Он называет этот принцип принципом. Принцип наименьшего действия он называет принципом максимальной жизни, и мне это кажется очень интересным, особенно учитывая, что его исходит от такого выдающегося физика. Да, я думаю, он говорит это намеренно, и это очень хорошо, очень хорошо, очень хорошо. Интересный момент. У меня есть еще один вопрос, я хочу, чтобы вы продолжили обсуждение этих вещей. Если вы можете включить в него концепцию теории всего, является ли это предлагаемой теорией всего? И во-первых, что такое теория всего, и используя это как предлагаемую теорию всего? Так вот, я думаю, это просто модное выражение, верно? Это, знаете ли, это... но... и я думаю, у каждого есть свое мнение о том, что это на самом деле означает, в какой степени мы хотим, чтобы это была теория всего. Для меня это структура, структура, которая позволяет мне моделировать вещи. Чем больше вещей я могу смоделировать с ее помощью, тем лучше. Когда я говорю «все», то в принципе я должен быть в состоянии моделировать все, все от микроскопического масштаба до микроскопического масштаба. И если есть способ сделать это, то я могу утверждать, что это предложение... Теория всего. Если в какой-то момент я столкнусь с тем, что что-то нельзя смоделировать, или моделирование с помощью имеющихся у меня инструментов очень сильно усложняет ситуацию, и, знаете, подход Razer не дает желаемого результата, тогда я скажу: «Нет, возможно, это не тот способ моделирования». Но на данный момент я вижу, как идея нейронной сети, микроскопической или космологической сети может моделировать всё, поэтому я вижу в этом возможность. И по этой причине я считаю, что называть это теорией всего вполне допустимо. Конечно, после этого многие физики сочтут вас чудаком только потому, что вы используете это выражение, но мне всё равно, у меня уже есть должность профессора и так далее, я просто использую любые названия, какие захочу. Это фантастика! Я аплодирую вашей работе и вашим усилиям! Замечательно! Я бы сказал, что из всех предложенных теорий всего или так называемых теорий всего я нахожу эту наиболее интересной, потому что, предполагая, очевидно, Мы пока не знаем, но, если предположить, что мы на правильном пути, то если Вселенная — это космологическая нейронная сеть, то это подразумевает симметрию между нашими собственными нейронными сетями в наших головах и космосом, и если эта симметрия реальна, то это очень хорошо, потому что это подразумевает физическую и математическую связь, которую мы можем установить. Таким образом, ваша теория буквально станет теорией всего, потому что она свяжет не только общую теорию относительности и квантовую механику, но и искусство, наблюдателей, абсолютно наблюдателей, искусство, политику. И я думаю, это фантастика, конечно, конечно, да. Ну, я имею в виду, все эти явления — искусство, политика, этика, все это очень сложные явления, очень сложные, возникающие явления. Так что, конечно, сейчас мы спекулируем, верно? Конечно, расчеты проводились только для квантовой механики и немного для общей теории относительности. Но если мы откроем свой разум и посмотрим, что возможно в принципе, то да, я думаю, все эти более сложные явления — политика, этика, все это должно быть каким-то образом смоделировано в рамках этой теории. Можем ли мы сделать это эффективно, чтобы добиться прогресса, оптимизировать наше общество, чтобы оно функционировало лучше, чтобы мы действительно выиграли гонку, наша цивилизация выиграла гонку? И, предположительно, есть и другие цивилизации, которые, знаете, думают о тех же проблемах, но пока мы их не знаем. Поэтому речь идет только о том, как мы можем продвигать наши знания более и более эффективным способом. Так что я думаю, что именно поэтому, я думаю, эта теория всего более амбициозна, чем другие, но она просто появилась, это не было намеренно, я не говорил обо всем, я просто хотел понять квантовую механику, гравитацию и наблюдателей каким-то образом. Очень увлекательно. Одна из причин, по которой я задал этот вопрос всем своим гостям, первый вопрос о вымирании человечества, заключается в том, что с человеческой точки зрения, очевидно, это то, чего мы хотим избежать. Поэтому, если у нас есть 5, 10, 20 теорий всего, очевидно, с человеческой точки зрения мы хотим ту, которая наиболее перспективна с точки зрения предотвращения вымирания человечества, верно? О, я согласен. Да, продолжайте. Я думаю, что для меня это имеет смысл, и в физике, например, Хорошо известно, что физика привлекает самых умных людей, некоторых из самых умных людей в мире, если не самых умных, но пока нет никакой связи. Я думаю, что хотя бы небольшая связь между физикой и действительно важными вопросами, такими как, например, как избежать самоубийства, очень важна. Да, я думаю, физики стесняются задавать глубокие вопросы. Мы не хотим, чтобы люди за нашей спиной шутили над нами. Вот почему физики не любят разговаривать с философами, с которыми не любят разговаривать представители бизнеса, — ну, вы понимаете, мы там, где хотим. Физики чувствуют себя комфортно в своей небольшой группе, потому что они обмениваются идеями, используя одни и те же формулы, и им здесь комфортно. И теперь вы спрашиваете, как можно выйти из зоны комфорта? Как можно начать задавать более важные вопросы? Это сложно, очень сложно. И я понимаю, почему нашим физикам трудно найти связь друг с другом и начать... задавать эти вопросы... но я думаю, мы должны это делать, если вы полностью согласны. Если мы, как цивилизация, хотим выиграть гонку, мы должны использовать все. Я имею в виду, чем больше информации у вас есть, тем лучше теории вы можете создавать. И наша идея состоит не в том, чтобы фильтровать все остальные идеи, которые поступают в физическое сообщество, не в том, чтобы фильтровать их до тех пор, пока мы не будем уверены, что эти идеи идут по неверному пути. Поэтому наличие множества теорий всего, я думаю, это хорошо, чем больше, тем лучше. Но мы должны иметь возможность обмениваться этими идеями друг с другом. И я думаю, что, возможно, часть проблемы заключается не в том, чтобы придумать идею, а в том, чтобы написать статью и связать ее с тем, что было сказано ранее, с теорией струн, с квантовой механикой, с тем, что мы, как бизнес, знаем и чему нас учили. Вот почему, если человек, предложивший теорию всего, может это сделать, то он или она должны это сделать. Теперь, если этот человек, предложивший теорию всего, просто думает, что он это сделал, он раскрыл истину, и это все. И... все В противном случае, просто учитесь у него/нее, что это непродуктивно, знаете ли, доносить свои идеи сложно, очень сложно. Знаете, у вас может быть четкая картина в голове, но умение взять ее, перевести в формулы и описать кому-то другому — это вызов. Но это единственный способ, которым мы можем двигаться вперед как общество, как цивилизация. Это очень- очень глубоко, и я думаю, что это одна из самых важных серий предложений, которые я слышал от физиков, возможно, за всю историю. Я не уверен, что это очень глубоко. Очень хорошо. Спасибо, большое спасибо за это. Теперь, говоря о теориях всего, существует растущее число теорий всего. Так почему же? Как бы вы это объяснили? Как вы думаете, в чем причина этого роста? Итак, я подумал об этом, и я думаю, что вас не должно удивлять растущее число теорий всего прямо сейчас. Почему? Потому что за последние 40 лет или около того теоретические теории Физика находилась на той фазе, когда мы выдвигали множество идей, но эти идеи ещё не были подтверждены экспериментом. Поэтому я называю эту фазу фазой исследования. Мы исследуем идеи, замечательные идеи, например, теория струн, дуальность — ещё одна замечательная идея, а также квантовые вычисления и квантовая информация. Таким образом, мы выдвигали много хороших идей, но они не были подтверждены. Хорошо. Теперь это означает, что, скорее всего, мы приближаемся к концу этой фазы, и вот-вот произойдёт что-то грандиозное. Так что, если это была фаза исследования, то будет фаза производства, где мы будем создавать теории, которые смогут делать более точные предсказания, лучше и лучше раскрывать законы физики. Я думаю, это следующая фаза. И поскольку мы так долго находились в фазе объяснения, многие считают, что необходимые инструменты для перехода к следующей фазе ещё не разработаны. Хорошо. И у вас больше шансов на успех, если вы работаете над этим сейчас, и я думаю, они правы. Поэтому я думаю, что люди, которые выдвигают теории и пытаются обдумать очень смелые идеи, сейчас самое время это сделать. И вот почему, я думаю, у нас так много предложений, к сожалению, этим разным предложениям уделяется не так много внимания, знаете ли, и, возможно, они представлены не совсем правильно, может быть, научное сообщество консервативно относится к принятию ваших идей, или это сочетание двух факторов. Но я думаю, это две причины, по которым мы подходим к концу фазы исследования. Я почти уверен, что будут фазы производства, где мы столкнемся с чем-то большим. Что это будет? Мы сейчас не знаем. Может быть, это нейрофизика, я не знаю, может быть, что-то другое, но мы движемся в правильном направлении. Таково мое мнение, но опять же, я могу ошибаться. Хорошо, спасибо большое. Предположительно, вы склоняетесь к своим собственным идеям о нейронных сетях. Есть ли какие-либо другие предложенные теории всего, которые кажутся вам многообещающими, например, теория струн? Да, я не думаю, что склоняюсь к своей идее. Я просто хочу еще одну идею. Я очень рад, был бы очень рад, если бы любая теория струн была правильной. Во-первых, потому что мы вложили в это столько времени и энергии. Я имею в виду, если это правильный подход, то, знаете, проделана огромная работа, и было бы проще внедрить его, если бы мы сделали этот последний большой шаг, которого до сих пор нет. Сейчас есть и другие теории, которые предлагают люди, но которые не привлекли столько внимания. Квантовая гравитация с петлями — это еще один аспект. Опять же, если это правильная концепция, я был бы рад. Любая концепция меня бы устроила, но я действительно надеюсь, что этот шаг и наш переход от фазы исследования к фазе производства произойдет скоро. Будь то нейрофизика, как я предлагаю, или теория струн, квантовая гравитация с петлями, или какая-нибудь модель клеточных автоматов — это тоже было бы здорово. Есть предложения о том, как могут работать компьютеры, знаете, немного компьютерной стимуляции. Вольфрам недавно предложил идею своей теории всего, он работал над своей интерпретацией квантовой механики на основе клеточных автоматов. Я думаю, я был бы рад и этому. Мне просто немного грустно, что мы так долго, 40 лет, занимаемся этими исследованиями, поэтому я думаю, что буду рад чему угодно, но я очень надеюсь, что этот сдвиг, когда мы перейдем к чему-то, где мы действительно применим идеи и смоделируем явления, которые можно экспериментально подтвердить, произойдет скоро. Поэтому мне было бы грустно, если бы нам пришлось ждать еще 40 лет. Мы слишком долго занимаемся этими исследованиями на каждом этапе, так что это очень хорошо, это очень хороший момент. Хорошо, мы говорили ранее о скрытых переменных и интерпретации квантовой механики, о бомовской интерпретации, и это привело меня к тому, что я связал это с интерпретацией, которая говорит о двух временах, и мы кратко об этом говорили. Можете ли вы немного объяснить, что вы поняли в его интерпретации? Итого, два раза и ваше первоначальное впечатление, верно? Я мельком слышал его выступление на эту тему, поэтому думаю, что он хорошо понимает, в чем заключаются проблемы квантовой механики и как нам следует подходить к их решению. Теперь вопрос в том, определит ли его предложение правильный подход к квантовой механике, или это мое предложение, где я рассматриваю ее как возникающее явление в нейронных сетях, или, может быть, эти два момента связаны, или, может быть, есть что-то еще, что с нами связано, чего я пока не знаю. Так что это, вероятно, сложный вопрос, на который трудно ответить сейчас, не поговорив с ним и не обсудив это более подробно, не поняв, в чем заключаются его предложения. Поэтому я не думаю, что на данный момент готов вынести окончательный вердикт, но я считаю очень важным, чтобы все больше и больше людей понимали, что в нашем нынешнем взгляде на квантовую механику есть что-то принципиально неправильное, и я слышу это от разных людей. Вы знаете, кто высказывал нам похожее мнение, Вайнберг тоже, и поэтому очень важно, чтобы люди начали понимать, что мы что-то делаем не так. Подход «заткнись и вычисляй» в квантовой механике отлично работал в 20 веке, но, возможно, в 21 веке нам следует не просто молчать, а начать задавать сложные вопросы и пытаться на них ответить. И, возможно, это отчасти объясняет, почему я взял этот парадокс измерения в квантовой механике и попытался использовать его как мотивацию для моделирования всего с помощью нейронных сетей. И конечный результат этого, бомовский подход, вероятно, правильный, по крайней мере, на мой взгляд, но не многомировая модель, например, которая мне нравилась раньше. Поэтому сейчас я предпочитаю думать в терминах скрытых переменных. Хорошо. А как у вас дела? Я знаю, ваша статья только что была опубликована, но как она была принята до сих пор? Каковы следующие шаги в вашем исследовании? Следующий шаг — опубликовать ее. Итак, она отправлена, дальше... Надеюсь, скоро получу обратную связь благодаря рецензированию. Сейчас я не слышала никаких негативных отзывов, зато получила много положительных от людей из разных отделов, и они считают, что я на правильном пути. Но, конечно, независимо от того, довольна я или нет, мне приходится проходить через этот процесс рецензирования. Я слышала, как люди говорят: «Я не доверяю рецензированию, я просто пойду своим путем, это непродуктивно». Так что мы должны следовать правилам, даже если у вас очень безумная идея, и даже если она кому- то может не понравиться, потому что, как я уже сказала, это очень консервативный подход. У них свои идеи, и очень трудно заставить их адаптироваться к чему-то новому. И это хорошо, на самом деле, это не плохо. Но если вы можете написать связную работу, изложить свои мысли, объяснить их, ответить на вопросы и выступить с докладом, это... То, чем я сейчас занимаюсь, – это правильный путь, я думаю, так что, на самом деле, я думаю, я получил больше отзывов на эту статью, чем надеялся, и это хорошо, и я думаю, что я делаю успехи, отлично. Итак, что происходит после публикации, как вы, предполагая, что все пройдет хорошо и вы получите много отзывов, можете ли вы тогда сделать это своим основным исследовательским проектом? Ну, вы знаете, как определяются исследовательские проекты, верно? У меня есть около 10 вопросов, на которые я сейчас хочу ответить, и я как бы присваиваю вероятности, какой из них важнее или какой с большей вероятностью будет успешным. Сейчас их последующие идеи по этой работе, безусловно, намного важнее всего, что я делал в прошлом, поэтому есть действительно важные вопросы, на которые нужно ответить, и хорошая новость в том, что если мне удастся ответить на эти вопросы, например, о симметриях, о которых я упоминал, это поможет не только моделированию физики и пониманию того, как работает Вселенная, но и Это должно помочь специалистам по машинному обучению, тем, кто разрабатывает программы и обучает роботов выполнять свою работу. Поэтому я думаю, что, рассматривая все эти процессы и проводя вычисления, можно принести пользу как сообществу специалистов по машинному обучению, так и физическому сообществу. Я думаю, именно поэтому такие проекты занимают приоритетное место в моем списке важных проектов. Так что да, я обязательно продолжу работать над этим. Хорошо, последний вопрос: каковы последствия или что вы можете порекомендовать людям, работающим в области искусственного интеллекта или нейронных сетей? Каковы последствия вашей гипотезы? Я думаю, что людям, которые не являются физиками, но изучают машинное обучение, я бы посоветовал вернуться к моей предыдущей статье под названием « К теории машинного обучения», где я применяю физику для моделирования и понимания того, как работает машинное обучение. И если они смогут ее прочитать, а это довольно сложное чтение, должен признать, там много математики. Это очень необычные люди с точки зрения машинного обучения, но если им в итоге удастся это сделать, то в итоге у них появится механизм, который позволит им проектировать нейронные сети, создавать архитектуры, которые будут работать лучше для решения любых задач обучения. Существует функция, которую вы вычисляете, и она показывает, какая нейронная сеть будет работать лучше. Используйте её для создания собственного кода для программирования. Поэтому я думаю, что если сообщество машинного обучения сможет принять тот объём математики, который я пытаюсь им предложить, это принесёт им огромную пользу. Если же они просто хотят заниматься программированием и пытаться угадать, какая архитектура должна быть правильной, то они могут продолжать делать то, что делали раньше. Но я думаю, что там много интересной математики и много интересных вещей, и я думаю, что мы можем помочь друг другу. Сейчас я сотрудничаю с некоторыми людьми в отрасли, у которых есть реальные данные, и поэтому некоторые из моих теорий связаны с компьютерными учёными. Конечно, но у них есть реальные данные, которые я могу проверить, и вы можете протестировать, вы можете протестировать, верно? Так что теперь я теоретик, но теперь у меня есть доступ к экспериментальным данным, где я могу проверять теории. Первая проверка теории — это улучшение и решение любых проблем, которые у них есть. Но как только я пойму, как работают нейронные сети, я смогу взять их и применить к физике. Думаю, это моя идея на будущее. Очень увлекательно, очень увлекательно. Так что вы, должно быть, очень взволнованы на этом этапе своей карьеры? Полагаю, да. Я счастливый человек. Да, да. Молодец! Я сказал то, что сказал. Последний вопрос, но у меня есть еще один. Леонард Саскин, которого вы упоминали ранее, тоже работает над многими из этих вопросов, верно? Он упомянул теорию квантовой информации и потенциал создания квантовой оболочки для проверки теории струн. Можете ли вы связать свою работу или вы упоминали ранее теорию квантовой информации? Почему это интересно для вашей работы? Да, так вот, я был заинтересован в квантовой информации независимо от этого. Я стал больше интересоваться квантовой информацией благодаря работе над теорией языков, где он пытался связать теорию сложности с квантовой теорией. Схемы, связанные с гравитацией, — это было очень интересно, исходя из моей идеи. А совсем недавно он попытался разработать термодинамические понятия для квантовых схем: второй закон сложности, первый закон. И если присмотреться, то можно увидеть, что он очень тесно связан с термодинамическими концепциями обучения, которые я пытался разработать. Одна из причин этой связи заключается в том, что в случае квантовых схем их можно смоделировать и представить как тензорные сети, где элементы соединены в сетеподобную структуру. То же самое относится и к нейронным сетям: в одном случае структура похожа на граф, в другом — на сеть, в обоих случаях — они схожи. Более того, Ленни также использовал подход, рассматривающий это в термодинамическом пределе, размышляя о том, какое эмергентное поведение мы получим. Вот еще один интересный аспект сложности, который меня сейчас больше интересует. Я вижу, что внутри много формул и много всего, о чем мы, возможно, только сейчас говорим. То же самое, но с использованием разных языков, и тогда два направления могут извлечь выгоду друг из друга, поэтому я не считаю этот подход, основанный на квантовой информации, несвязанным. Я думаю, что он связан. Очень интересная идея. Я думаю, вы абсолютно правы. На самом деле, я думаю, что многие из моих интуитивных ощущений относительно развития теорий всего сущего заключаются в том, что многие люди получают разные представления о вещах, которые, возможно, не совсем несвязаны. Идеи Вольфрама... кажется, они... или Эрик Вайнштейн... вы правы, но мы сейчас слишком инфантильны, чтобы понять, как эти идеи связаны, и мы все можем думать об одном и том же, но с разных сторон, и в конечном итоге мы можем прийти к чему-то, понимаете, и неважно, кто достигнет этого первым. Для нас как для цивилизации важно достичь этого, получить правильный ответ и выжить. Да, да, я согласен, и чтобы выжить, да, мы вместе участвуем в этой гонке. Мы должны помнить... Профессор, я хочу уважать ваше время, и я очень благодарен за эту беседу. Где люди могут или что вы рекомендуете людям сделать, чтобы... чтобы... подписаться на вас. Следите за своей работой и т.д. Да, я имею в виду, если у вас есть общие вопросы, я с удовольствием отвечу на них по электронной почте. Знаете, я также открыт для интервью, если не слишком занят, но я думаю, что лучший способ — это изучить научные работы. И я думаю, что я получил много писем, в которых люди советовали им попробовать изучить работы, и, знаете, они застревают на каком-то уравнении. А затем, если вы способны на это, начните с этого, перейдите к теории машинного обучения, а затем перейдите ко второй работе — миру как нейронной сети. Теперь, если вы ученый, и если у вас есть более философские вопросы, я с удовольствием отвечу на любые ваши вопросы, это не должно быть проблемой. Отлично, я имею в виду, электронная почта — лучший способ. Хорошо, отлично. Ну, спасибо, еще раз спасибо и хорошего вам остатка дня. Спасибо. Если вам понравилось то, что вы услышали, оставайтесь с нами, и давайте вместе поразмышляем. [Музыка]