与微软合作的一组理论物理学家今天发表了一篇惊人的预印本研究论文，将宇宙描述为进化定律的自学系统。
换句话说：我们生活在学习的计算机中。
一个好主意：Bostrom的“模拟论证”最近一直是科学界的热门话题。我们最近发表了“如果您生活在模拟中但没有计算机，该怎么办”以提出不同的理论，但是微软在这篇论文中提出了一个宇宙性的“握住我的啤酒”。
该论文被称为“TheAutodidacticUniverse”，并于今天发表在arXiv上，涵盖了80页，为新颖，细致的万物理论提供了一个很好的表面论证。
Elon Musk：xAI将与微软、谷歌、OpenAI竞争；将使用公共数据进行AI模型训练:金色财经报道，Elon Musk表示，他的新公司肯定会与OpenAI竞争，在AGI领域提供比微软、谷歌、OpenAI产品更有竞争力的替代方案。xAI仍处于萌芽阶段（embryonic），要赶上OpenAI和谷歌还需要时间。同时，在AI模型训练方面，他们会使用公共数据而非私人数据。
xAI计划构建一个超级智能人工智能，帮助解决复杂的科学和数学问题，并“理解”宇宙。OpenAI最初的目标是开源和非营利，但因为“命运喜欢讽刺”，OpenAI是闭源的，“对利润很贪婪”。就AI算力方面，他们同样需要算力支持，但或许会略少于其他公司。[2023/7/17 10:58:55]
这是我的看法：根据我对本文的解释，宇宙要么将存在，要么将不存在。它的存在告诉我们如何解决。无论哪种发明导致了这种情况的发生，都为接下来将要发生的一切奠定了基础。
美国调查与微软收购动视暴雪交易相关的期权交易:3月9日消息，美国调查与微软收购动视暴雪交易相关的期权交易。[2022/3/9 13:45:52]
该论文认为，支配宇宙的定律是一种进化的学习系统。换句话说：宇宙是一台计算机，而不是固态存在，而是通过一系列随时间变化的定律而永存。
怎么运作的？那是艰难的部分。研究人员通过调用机器学习系统将宇宙解释为学习系统。就像我们可以教机器随着时间的推移执行展开功能一样，宇宙定律本质上是以学习操作的形式起作用的算法。
根据研究人员：
例如，当我们看到类似于深度学习架构的结构出现在简单的自动教学系统中时，我们是否可以想象一下，我们的宇宙在其中演化规律的可操作矩阵架构，本身就是从一种自动教学系统演化而来的，而自动教学系统是从最小的可能起始条件产生的？
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如果您考虑一下，这就是诗意的。我们在观察物理定律时会了解它们，因此可以理解，原始物理定律将非常简单，具有自我延续性，并且能够学习和发展。
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也许宇宙不是从大爆炸开始的，而是粒子之间的简单相互作用。研究人员通过指出“信息架构通常会放大很小数量的粒子的因果关系”来暗示这一卑微的渊源。
什么意思如果您问我，游戏就被操纵了。科学家将宇宙不断发展的定律描述为不可逆的：
一个暗示是，如果法律的发展是真实的，那么它很可能是单向的，否则法律通常会恢复到以前的状态，甚至比找到新状态的可能性更大。这是因为新状态不是随机的，而是必须满足一定的约束，而最近的过去状态已经满足约束。
一个可逆但不断发展的系统会经常随机探索其过去。当我们看到一个显示出稳定期的不断发展的系统时，它可能会单向发展。
在说明这些要点时，研究人员会调用法医专家的图像，尝试重新创建给定程序的结果。在一个示例中，专家可以简单地检查硬盘上剩余的磁性标记。这样，程序的结果是可逆的：存在其执行的历史记录。
但是，如果同一位专家试图通过检查CPU来确定程序的结果，那将变得更加困难。没有故意的内部CPU运行记录。
您必须检查在操作过程中与其逻辑门相互作用的每个粒子是如何变化的，以便开始通过内部观察工作中的CPU来绘制计算机程序的历史画面。
结果是：如果宇宙通过一系列定律运行，这些定律虽然起初很简单，但却是自学成性的，因此能够随着时间而发展，因此人类不可能统一物理学。
根据本文，控制相对论等概念的规则在功能上的影响可能在138亿年前比现在的100万亿年前有所不同。这意味着“物理学”是一个不断发展的目标。
当然，所有这些都是基于理论物理学的推测。研究人员肯定不是从字面上说宇宙是一台计算机，对吗？
每篇论文：
我们正在研究宇宙是否是一台学习计算机。
该理论的一部分似乎表明，宇宙是一台学习计算机，因为它受其约束的定律在成立之初并没有定下来。
作为一个过程，我们无法逆转宇宙，因为不存在对其过程进行内部可验证的记录-除非有宇宙硬盘在某个地方的空间中漂浮。
结论：我们的科学家一直在追逐去年的物理学模型，因为自我引导，自言自语的宇宙在整个永恒中自我延续了其不断发展的规律。
这是预打印纸，所以暂时还不认为它是规范的，但在初次检查时就通过了芥末。起初这一切有点“我刚从药房回来并有一些想法”，但是研究人员做了很多工作，描述了这样一个宇宙将产生的算法和神经网络系统的种类，以及其本身，由组成。
最终，团队将这项工作描述为迈向更广泛理论的“婴儿步骤”。
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