Universo: ¿una red neuronal interconectada?

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 Durante años, los físicos más brillantes han intentado unificar la Física Clásica y la Física Cuántica en una “Teoría del Todo” sin éxito hasta ahora.
 La física clásica se remonta a la época de Isaac Newton y se basa en ecuaciones físicas y mecánicas en las que todo funciona como un reloj, de una forma predecible y familiar.
 La física cuántica, por su parte, analiza las escalas microscópicas y subatómicas y cómo interactúan a nivel de partículas, ondas y campos de fuerza, donde las leyes fundamentales en este nivel cuántico se oponen a su comportamiento en el nivel clásico.  En lugar de certeza tienes incertidumbre, en lugar de previsibilidad tienes probabilidad.
 Entonces, ¿cómo conectamos estos diferentes puntos de vista con la llamada «Teoría del Todo»?
 Un artículo reciente de Vitaly Vanchurin, profesor de física en la Universidad de Minnesota, sostiene que en lugar de simplemente buscar unir los mundos relativista y cuántico, quizás un tercer fenómeno merezca ser incorporado también: el de los observadores.
 En su artículo, Vanchurin considera la posibilidad de que una propuesta para una “red neuronal microscópica” pueda servir como la estructura fundamental a partir de la cual emergen todos los demás fenómenos de la naturaleza – observadores cuánticos, clásicos y macroscópicos.
 El artículo se basa en un artículo anterior, «Hacia una teoría del aprendizaje automático», en el que Vanchurin empleó la mecánica estadística para examinar las redes neuronales.  A partir de este trabajo, Vanchurin se dio cuenta por primera vez de algunos de los corolarios que parecen existir entre las redes neuronales y la dinámica de la física cuántica.
 “Discutimos la posibilidad de que todo el universo en su nivel más fundamental sea una red neuronal.  Hemos identificado dos tipos diferentes de grados dinámicos de libertad: variables «entrenables» (por ejemplo, vector de polarización o matriz de peso) y variables «ocultas» (por ejemplo, vector de estado de las neuronas).
 Primero consideramos la evolución de las probabilidades de las variables entrenables para argumentar que cerca del equilibrio su dinámica se aproxima mucho por las ecuaciones de Madelung (con energía libre representando la fase) y más lejos del equilibrio por las ecuaciones de Hamilton-Jacobi (con energía libre representando la fase ) Función principal de Hamilton).
 Esto muestra que las variables entrenables pueden exhibir comportamientos clásicos y cuánticos con el vector de estado neuronal que representa las variables ocultas.  Si los subsistemas interactúan mínimamente, con interacciones descritas por un tensor métrico, entonces el espacio-tiempo emergente se vuelve curvo.
 Argumentamos que la producción de entropía en tal sistema es una función local del tensor métrico que debe ser determinada por las simetrías del tensor de Onsager.  Resulta que un tensor de Onsager muy simple y altamente simétrico conduce a la producción de entropía descrita por Einstein y Hilbert.  Esto muestra que la dinámica de aprendizaje de una red neuronal puede exhibir comportamientos aproximados descritos tanto por la mecánica cuántica como por la relatividad general.  También discutimos la posibilidad de que las dos descripciones sean formas holográficas duales entre sí «.
 

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