ამერიკელმა მეცნიერმა შექმნა კომპიუტერული ალგორითმი, რომელმაც, შესაძლოა, ენერგიის დარგში ტრანსფორმაციულ აღმოჩენებამდე მიიყვანოს მკვლევრები და რომელიც ამტკიცებს, რომ ჩვენი რეალობა სიმულაციაა.

ალგორითმის ავტორი პრინსტონის პლაზმის ფიზიკის ლაბორატორიისა (PPPL) და აშშ-ის ენერგიის დეპარტამენტის (DOE) მკვლევარი, ფიზიკოსი ჰონგ ცინია. კვლევის მიხედვით, აღნიშნული ალგორითმი იყენებს მანქანურ დასწავლას, რაც ავტომატურად ზრდის AI-ის ცოდნას გამოცდილებებზე დაყრდნობით.

ცინმა იგი მზის სისტემაში პლანეტების ორბიტების პროგნოზირებისთვის შექმნა — მან ალგორითმს "ასწავლა" მერკურის, ვენერას, დედამიწის, მარსის, ცერესისა და იუპიტერის მონაცემები, რომელთა საშუალებით "მომსახურე ალგორითმს" შეუძლია სწორად განსაზღვროს სხვა პლანეტების ორბიტები მზის სისტემაში. აღსანიშნავია, რომ ალგორითმი ამას ნიუტონის მოძრაობისა და უნივერსალური გრავიტაციის კანონის ცოდნის გარეშე, მხოლოდ რიცხვებსა და გამოცდილებაზე დაყრდნობით ახერხებს.

ამჟამად ცინი ცდილობს ალგორითმს ასწავლოს ნაწილაკებისა და პლაზმის ქცევის პროგნოზირება მოწყობილობებში, რომლებიც მზისა და ვარსკვლავების თერმობირთვული ენერგიის მისაღებადაა შექმნილი.

"ჩვეულებრივ, ფიზიკაში, ჯერ აწარმოებთ დაკვირვებებს, შემდეგ აყალიბებთ თეორიას მათ საფუძველზე და საბოლოოდ, თეორიის საშუალებით ცდილობთ შემდეგი დაკვირვებების პროგნოზირებას. ამ შემთხვევაში, მე მთელი ეს პროცესი ჩავანაცვლე "შავი ყუთით", რომელსაც შეუძლია ზუსტი პროგნოზების გაკეთება, ტრადიციული თეორიებისა თუ კანონების გამოყენების გარეშე. არსებითად, პირველადი მონაცემებიდან მივიღე საბოლოო მონაცემები, შუა, ფიზიკის კანონების მორგებისა და თეორიების შექმნის გარეშე", — განმარტავს ცინი.

მეცნიერისთვის ამ კვლევის შთაგონება შვედი ფილოსოფოსის, ნიკ ბოსტორმის მიერ 2003 წელს გამოქვეყნებული ცნობილი მოხსენება იყო, რომელიც ამტკიცებდა, რომ სამყარო, რომელშიც ვხცხოვრობთ, შესაძლოა, ხელოვნური სიმულაცია იყოს. ცინს კი სჯერა, რომ მან თავისი ალგორითმით მიაღწია ამ თეორიის პრაქტიკულ მაგალითს — ტექნოლოგიას, რომელიც თავისი არსებობით ბოსტორმის ფილოსოფიურ ჰიპოთეზას უჭერს მხარს.

რა თქმა უნდა, ამ ალგორითმის არსებობა, რომელიც მონაცემებზე დაფუძნებით მუშაობს, სულაც არ ნიშნავს იმას, რომ ჩვენ თვითონვე შეგვიძლია რეალობის სიმულირება. ცინის აზრით, ასეთ შესაძლებლობებამდე ჯერ კიდევ "მრავალი თაობა" გვაშორებს.

ცინის კვლევა იყენებს დისკრეტული ველის თეორიის მიდგომას, რომელიც, მისი აზრით, ყველაზე მეტად შეეფერება მანქანურ დასწავლას. იგი განმარტავს, რომ დისკრეტული ველის თეორია შესაძლოა განვიხილოთ, როგორც ალგორითმული ჩარჩო რეგულირებადი პარამეტრებით, რომელიც, შესაძლოა, არსებული მონაცემების სწავლებით "გაიწვრთნას". მან ასევე დაამატა, რომ "მონაცემების შესწავლის შემდეგ, დისკრეტული ველის თეორია გახდება ბუნების ალგორითმი, რომლის საშუალებითაც კომპიუტერები შეძლებენ მოვლენების პროგნოზირებას".

დისკრეტული ველის თეორია ეწინააღმდეგება დღეისთვის არსებულ ყველაზე პოპულარულ მეთოდს ფიზიკის სწავლებაში, რომელიც სივრცე-დროის უწყვეტობის თეორიას ეფუძნება. თეორიის პირველი მხარდამჭერი აიზეკ ნიუტონი იყო, რომელმაც უწყვეტი სივრცე-დრო აღწერა, თავისი მოძრაობის კანონებით, გრავიტაციის კანონითა და კალკულუსით, თუმცა ცინი ფიქრობს, რომ თუ ფიზიკის კანონები დისკრეტულ სივრცე-დროზე დაფუძნებით შეიცვლება, მაშინ ეს "დღეს ფიზიკის დარგს ბევრი სირთულის გადალახვაში დაეხმარება".

თუ სამყარო მართლაც ისეთია, როგორც მას დისკრეტული ველის თეორია ხსნის, მაშინ იგი მატრიცას უნდა გავდეს, რომელიც პიქსელებისა და მონაცემების წერტილებისგანაა აგებული.