我们不是每天都会遇到试图重新定义现实的论文。但在今年夏天，明尼苏达州德卢斯大学的一位物理学教授维塔利·万奇林试图以一种特别令人大开眼界的方式来重构现实，他表示我们生活在一个巨大的神经网络中，它支配着我们周围的一切。
多年来，物理学家一直试图调和量子力学和广义相对论。在他的论文中，他认为人工神经网络可以表现出两种普遍理论的近似行为。他写道，由于量子力学是在基本尺度上模拟物理现象的一个非常成功的范例，人们普遍认为，整个宇宙都受量子力学规则的支配，甚至重力也会以某种方式从量子力学中产生。
论文写道：“我们不是说人工神经网络可以用于分析物理系统或发现物理定律，我们是说这就是我们周围的世界实际的运作方式。从这方面来说，它可以被认为是对万物理论的一种建议。”
这个概念是如此大胆，以至于我们接触过的大多数物理学家和机器学习专家都拒绝公开发表评论，并表示怀疑这篇论文的结论。
第一种方法是从一个神经网络的精确模型开始，然后研究在大量神经元的限制下网络的行为。他所展示的是量子力学方程很好地描述了系统接近平衡时的行为，而经典力学方程很好地描述了系统远离平衡时的行为。这是巧合吗？也许吧，但就我们所知，量子力学和经典力学正是物理世界运作的方式。
第二种方法是从物理学出发。我们知道量子力学在小尺度上工作得很好，广义相对论在大尺度上也工作得很好，但是到目前为止我们还不能在一个统一的框架内协调这两个理论，这就是所谓的量子引力问题。但更糟糕的是，我们甚至不知道如何处理观察者。这在量子力学和宇宙学中被称为测量问题。
那么有人可能会说，需要统一的不是两种现象，而是三种现象：量子力学、广义相对论和观察者。99%的物理学家会告诉你，量子力学是最主要的，其他一切都应该从中产生，但没有人确切知道如何做到这一点。在这篇论文中，他考虑了另一种可能性，即微观神经网络是基本结构，而量子力学、广义相对论和宏观观察者等一切都是从它中涌现出来的。
他在论文中写道，要证明这个理论是错误的，只需要找到一个无法用神经网络描述的物理现象就行了。在他的理论中，你所看到的一切都是一个神经网络，所以要证明它是错误的，只需要找到一个不能用神经网络来模拟的现象。但如果你仔细想想，就会发现这是一项非常困难的任务，因为我们对神经网络是如何运作的知之甚少。
最初，他写了一篇题为《走向机器学习理论》的论文，他的想法是应用统计力学的方法来研究神经网络的行为，但在一定的限制下，神经网络的学习动力学非常类似于我们在物理学中看到的量子动力学。那时，他决定探索物理世界实际上是一个神经网络的想法。
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