Вселенная как самообучающийся компьютер
Иной раз думаешь, зачем нужны сериалы и художественная литература, когда есть теоретическая физика?
В теории струн как известно одиннадцать измерений, а все известные нам частицы и поля являются колебаниями бесконечных двумерных струн. Ну это уже старая тема.
Физики вообще свою фантазию не сдерживают.
Одни пришли к выводу о концептуальной возможности существования неуглеродных форм жизни в ядрах звезд.
Другие физики предложили эволюционную теорию мультивселенной, где каждая черная дыра - это своя отдельная вселенная со своим набором параметров, и вселенные конкурируют друг с другом примерно как живые существа. Успех той или иной вселенной определяется возможностью создавать новые черные дыры.
В апреле этого года группа физиков представила препринт работы "Autodidactic universe", которая сделала смелую гипотезу о том, что в ткань Вселенной вшиты некие самообучающиеся механизмы. Куда именно они вшиты, как можно проверить эту гипотезу - ничего этого там нет.
А есть ровно две вещи: во-первых, эта гипотеза по мнению авторов переводит вопрос с "каковы законы природы" на вопрос "почему именно эти законы?", а во-вторых допускает, что законы физики очень медленно, незаметно, но эволюционируют, так как являются результатом некоего самообучающегося процесса Вселенной с какой-то определенной логикой самообучения. То есть, текущий набор элементарных частиц и полей следует рассматривать не как данность, а как результат некоего длительного и масштабного оптимизационного процесса.
Во-вторых, в работе есть примеры возможных протоколов для самообучения, которые могут быть задействованы даже применительно очень простых физических объектов и взаимодействий между ними. Я не буду утомлять описанием этих протоколов, которые достаточно технические по своей сути. Приведу лишь пример: например, геометрическая сетевая структура, которая максимизирует топологическое разнообразие, может нести в себе самообучающийся протокол. Основное требование такого протокола - наличие consequencer - подструктуры, которая с развитием системы накапливает информацию о системе и о прошлом обучении и в будущем корректирует поведение системы.
Вместо послесловия
Статья оставляет двойственное послевкусие. С одной стороны, ничего конкретного там предложено не было, и тем более никаких веских доводов в пользу этой гипотезы сделано не было. И есть ощущение, что ребята просто удачно применили нынешние успехи в областях эволюционной биологии и машинного обучения для того, чтобы попробовать переформулировать старые физические загадки. То есть, немножко хайпанули.
С другой стороны, все-таки предложенная идея не выглядит настолько бредовой, потому что загадок Вселенной хватит еще на десяток таких гипотез. Например, только 5% Вселенной составляется обычная материя, остальное - темная материя и темная энергия. Природа взаимодействия обычной материи с темной материей или темной энергией нам неясны. И если Вселенная - это огромный самообучающийся и самопознающий компьютер, то обычная материя вполне может быть всего лишь дисплеем такого компьютера, а вся хардверная "начинка", где и производятся расчеты, выработка законов физики, а также идет процесс самообучения - это например темная материя. Почему нет? Тоже нормальная гипотеза.
Вселенная почти наверняка не такая, какая нам кажется, о чем доходчиво говорится в книге 2016 года "Case against reality" одного профессора когнитивистики, ведь эволюция научила нас, людей и прочих живых существ, видеть и слышать только то и только так, чтобы это максимизировало нашу выживаемость. Других задач у нее не было. В нас всех встроен огромный, накопленный миллионами лет аппарат по интерпретации реальности. А чем является реальность на самом деле нам, возможно, никогда не узнать, поэтому в ней, в этой непознаваемой реальности, всегда найдется место абсолютно любым гипотезам на этот счет.