Físico cria algoritmo de IA que pode provar que a realidade é uma simulação

Um físico cria um algoritmo de IA que prevê eventos naturais e pode provar a hipótese de simulação.

Capa: O físico Hong Qin com imagens de órbitas planetárias e código de computador.

Crédito: Elle Starkman

PAUL RATNER

01 de março de 2021

  • O físico de Princeton Hong Qin cria um algoritmo de IA que pode prever órbitas planetárias.
  • O cientista baseou parcialmente seu trabalho na hipótese de que acredita que a realidade é uma simulação.
  • O algoritmo está sendo adaptado para prever o comportamento do plasma e pode ser usado em outros fenômenos naturais.

Um cientista desenvolveu um algoritmo de computador que pode levar a descobertas transformadoras em energia e cuja própria existência aumenta a probabilidade de que nossa realidade possa realmente ser uma simulação.

O algoritmo foi criado pelo físico Hong Qin, do Laboratório de Física de Plasma de Princeton (PPPL) do Departamento de Energia dos Estados Unidos (DOE).

O algoritmo emprega um processo de IA denominado aprendizado de máquina, que aprimora seu conhecimento de forma automatizada, por meio da experiência.

Qin desenvolveu este algoritmo para prever as órbitas dos planetas no sistema solar, treinando-o nos dados das órbitas de Mercúrio, Vênus, Terra, Marte, Ceres e Júpiter. Os dados são “semelhante ao que Kepler herdou de Tycho Brahe em 1601”, como Qin escreve em seu recém-publicado de papel sobre o assunto. A partir desses dados, um “algoritmo de serviço” pode prever corretamente outras órbitas planetárias no sistema solar, incluindo órbitas de escape parabólicas e hiperbólicas. O que é notável, ele pode fazer isso sem precisar ser informado sobre as leis do movimento e da gravitação universal de Newton. Ele pode descobrir essas leis por si mesmo a partir dos números.

Qin está agora adaptando o algoritmo para prever e até controlar outros comportamentos, com um foco atual em partículas de plasma em instalações construídas para coletar a energia de fusão que alimenta o Sol e as estrelas. Junto com Eric Palmerduca, um Ph.D. estudante de pós-graduação no PPPL, Qin está usando sua técnica “para aprender um algoritmo de preservação de estrutura eficaz com estabilidade de longo prazo para simular a dinâmica do girocentro em plasmas de fusão magnética”, como ele elaborou. Ele também planeja utilizar o algoritmo para estudar física quântica.

Qin explicou a abordagem incomum adotada por seu trabalho:

“Normalmente, na física, você faz observações, cria uma teoria com base nessas observações e, em seguida, usa essa teoria para prever novas observações”, disse Qin. “O que estou fazendo é substituir esse processo por um tipo de caixa preta que pode produzir previsões precisas sem usar uma teoria ou lei tradicional. Essencialmente, ignorei todos os ingredientes fundamentais da física. Vou diretamente de dados em dados (…) não há nenhuma lei da física no meio. “

Qin foi parcialmente inspirado pelo trabalho do filósofo sueco Nick Bostrom, cujo artigo de 2003 afirmou que o mundo em que vivemos pode ser uma simulação artificial. O que Qin acredita ter conseguido com seu algoritmo é fornecer um exemplo funcional de uma tecnologia subjacente que poderia apoiar a simulação no argumento filosófico de Bostrom.

Em uma troca de e-mail com o Big Think, Qin observou: “Qual é o algoritmo em execução no laptop do Universo? Se tal algoritmo existir, eu diria que deveria ser simples definido na rede discreta do espaço-tempo. A complexidade e a riqueza do Universo vem do enorme tamanho da memória e do poder da CPU do laptop, mas o algoritmo em si pode ser simples. “

Certamente, a existência de um algoritmo que deriva previsões significativas de eventos naturais a partir de dados ainda não significa que temos a capacidade de simular a existência! 

Qin acredita que provavelmente estaremos “muitas gerações” longe de sermos capazes de realizar tais façanhas.

O trabalho de Qin adota a abordagem de usar a “teoria do campo discreto”, que ele acredita ser particularmente adequada para aprendizado de máquina, embora um tanto difícil para “um ser humano atual” entender. Ele explicou que “uma teoria de campo discreta pode ser vista como uma estrutura algorítmica com parâmetros ajustáveis ​​que podem ser treinados usando dados observacionais.” Ele acrescentou que “uma vez treinada, a teoria do campo discreto torna-se um algoritmo da natureza que os computadores podem executar para prever novas observações.

De acordo com Qin, as teorias de campo discreto vão contra o método mais popular de estudo da física hoje, que considera o espaço-tempo contínuo! 

Essa abordagem foi iniciada com Isaac Newton, que inventou três abordagens para descrever o espaço-tempo contínuo, incluindo a lei do movimento de Newton, a lei da gravitação de Newton e o cálculo.

Qin acredita que há sérios problemas na pesquisa moderna que se originam das leis da física no espaço-tempo contínuo sendo expressas por meio de equações diferenciais e teorias de campo contínuo. Se as leis da física fossem baseadas em um espaço-tempo discreto, como propõe Qin, “muitas das dificuldades podem ser superadas“.

Se o mundo funcionasse de acordo com a teoria de campo discreto, pareceria algo saído de “Matrix”, feito de pixels e pontos de dados.

O trabalho de Qin também coincide com a lógica da hipótese de simulação de Bostrom e significaria que “as teorias de campo discreto são mais fundamentais do que nossas leis atuais da física no espaço contínuo.” Na verdade, escreve Qin, “nossa prole deve encontrar as teorias de campo discretos mais natural do que as leis em espaço contínuo usado por seus antepassados durante os 17 th -21 st séculos.”

Confira o artigo de Hong Qin sobre o assunto em Relatórios Científicos.

 

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