Новая теория машинного обучения поднимает вопросы о природе науки
Алгоритм, разработанный ученым из U.S. Принстонская лаборатория физики плазмы (PPPL) Министерства энергетики (DOE) применяет машинное обучение, форму искусственного интеллекта (ИИ), который учится на опыте, для разработки прогнозов. «Обычно в физике вы делаете наблюдения, создаете теорию, основанную на этих наблюдениях, а затем используете эту теорию для предсказания новых наблюдений», – сказал физик PPPL Хун Цинь, автор статьи, подробно описывающей эту концепцию в Scientific Reports. "Я заменяю этот процесс своего рода черным ящиком, который может давать точные прогнозы без использования традиционной теории или закона."
Цинь (произносится как Чин) создал компьютерную программу, в которую он вводил данные прошлых наблюдений за орбитами Меркурия, Венеры, Земли, Марса, Юпитера и карликовой планеты Церера. …
Новая теория машинного обучения поднимает вопросы о природе наукиПодробнее »