宇宙或許可以自己學習如何進化成一個更好、更穩(wěn)定的宇宙。近日，一組科學家提出了這個十分新穎的想法。他們稱，他們正在重新構想宇宙，正如達爾文改變我們對自然世界的看法一樣。

這個頗具爭議的想法試圖用數(shù)學框架來描述物理學中的各種定律——比如量子場論和量子引力等，來解釋這些物理定律為什么是我們看起來的樣子。結果則是一個類似于機器學習程序的系統(tǒng)。

科學家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)無數(shù)的物理定律，和具有固定值的量，來定義宇宙。從電子的質量到引力，宇宙中有許多特定的常數(shù)，由于其精確性和看似無規(guī)律的值，而讓一些人覺得似乎有些隨意。

研究作者威廉·坎寧漢是量子計算創(chuàng)業(yè)公司Agnostiq的物理學家與軟件負責人。他說：“當前，基本物理學的目標之一是，不僅要理解物理定律，還要弄清楚這些物理定律為什么偏偏就是這樣。沒有明顯的理由可以讓一組定律優(yōu)先于另一組定律。”

自學系統(tǒng)

為了解答這個疑問，研究小組想知道我們今天所見到的宇宙模式，是不是只是宇宙曾經(jīng)的一種模式？也許，我們今天所認識的種種定律，只是許多迭代中的一個。也許，宇宙正在持續(xù)地進化。

為了得到一個能夠進化的宇宙，研究人員提出了一個叫做“自訓宇宙”的概念，意思就是一個可以自學的宇宙。在這種情況下，這個學習的過程，碰巧與機器學習算法的工作方式類似，即某一階段的反饋會影響到下一階段的發(fā)展，其目的是達到一個更加穩(wěn)定的能量狀態(tài)。

遵循這個想法，研究小組開發(fā)了一個可能的框架。根據(jù)這個框架，宇宙可以利用矩陣數(shù)學方法（一種按陣列排列的數(shù)學方法）、神經(jīng)網(wǎng)絡和其他機器學習原理，進行學習。簡而言之，他們想知道，宇宙是否是一臺可以學習的計算機。

研究的另一位作者、加拿大滑鐵盧圓周理論物理研究所的物理學家李·斯莫林說：“我們嘗試改變敘述的方式，就像生物學家達爾文須改變敘述，從而加深對研究對象的理解一樣。”

達爾文式的宇宙

和飛蛾進化出更好的偽裝類似，自訓宇宙也可能進化到更高的狀態(tài)——意味著，這可能是一個更加穩(wěn)定的能量狀態(tài)。根據(jù)研究人員開發(fā)的數(shù)學框架，這個系統(tǒng)只能前進，每一次迭代都會創(chuàng)造出一個比原先更好、或更穩(wěn)定的宇宙。我們今天測量到的物理常數(shù)，僅在當下有效，而在過去可能是不同的數(shù)值。

研究小組發(fā)現(xiàn)，某些量子引力和量子場論——即所謂的規(guī)范理論，旨在在愛因斯坦的狹義相對論和描述亞原子粒子的量子力學之間架起橋梁的一組理論，可以被映射或解讀為矩陣數(shù)學語言，創(chuàng)造出一個機器學習系統(tǒng)的模型。這種聯(lián)系表明，在機器學習系統(tǒng)的每一次迭代或循環(huán)中，其結果可能是宇宙的物理定律。

研究小組在論文中提到，這個學習框架，代表了通向自訓宇宙概念的第一“小步”。但是，隨著工作的不斷推進，團隊或許可以創(chuàng)建一個完整的宇宙模型，為了解我們的現(xiàn)實宇宙打開新的大門。

坎寧漢說：“一個令人興奮的前景是，你可以利用其中的一個模型，或許還可以提煉出一些新的事物。”可能是發(fā)現(xiàn)一種新型黑洞，或描繪一個尚未被解釋的物理系統(tǒng)，比如暗能量。

然而，也并非所有研究人員都對這個新的想法感到期待。紐約大學的哲學教授蒂姆·莫德林沒有參與這項研究。但是莫德林認為，對于這一概念，不僅沒有證據(jù)可予以支持，相反卻有許多證據(jù)與之相悖，比如某些已經(jīng)測得的物理定律，在今日與大爆炸之后的瞬間，并無不同。此外，如果宇宙定律是不斷進化的，那么莫德林認為必須有一個更龐大的不變的定律，可以支配這種變化，但這又否定了自學系統(tǒng)的概念。

莫德林說：“我們在觀察基本定律時——比如薛定諤方程或廣義相對論，它們看起來壓根不是隨機的。你可以用非常嚴謹?shù)臄?shù)學方式把它們表述出來，且沒有太多可調整的參數(shù)。”

澳大利亞昆士蘭大學的哲學家彼得·W·埃文斯也沒有參與這項研究。起初，埃文斯也對這項新研究持懷疑態(tài)度；但他贊同花一些時間用非正統(tǒng)的方式解決諸如“為什么宇宙是這個樣子？”等根本性問題。他認為，這些方式，即便本身沒有結果，但或許可以引發(fā)意料之外的想法，而這些意料之外的東西或許可以為我們了解宇宙打開新思路。

這項新研究背后的研究人員也承認，他們的工作目前仍處于初步階段，并非是要作為最終理論，而更多的是以新的方式思考問題的開端。最終，盡管該論文沒有就哪種模型可以用來描述我們的宇宙得出任何結論，但它也確實提出了宇宙可以學習的可能性。

坎寧漢說：“到目前為止，我們仍有許多懸而未決的問題，當然我們也沒辦法證明任何事情。但是，我們的真正目標是拋磚引玉，開啟一場新討論。”