Compartilhar Físico cria algoritmo de IA que pode provar que a realidade é uma simulação no LinkedIn
Um cientista concebeu um algoritmo de computador que pode levar a descobertas transformadoras em energia e cuja própria existência aumenta a probabilidade de que nossa realidade possa ser realmente uma simulação.

O algoritmo foi criado pelo físico Hong Qin, do Laboratório de Física de Plasma de Princeton (PPPL) do Departamento de Energia dos EUA (DOE).

O algoritmo emprega um processo de IA chamado machine learning, que aprimora seu conhecimento de forma automatizada, por meio da experiência.

Qin desenvolveu este algoritmo para prever as órbitas dos planetas no sistema solar, treinando-o em dados das órbitas de Mercúrio, Vênus, Terra, Marte, Ceres e Júpiter . Os dados são “semelhantes ao que Kepler herdou de Tycho Brahe em 1601”, como Qin escreve em seu artigo recém-publicado sobre o assunto. A partir desses dados, um “algoritmo de serviço” pode prever corretamente outras órbitas planetárias no sistema solar, incluindo órbitas de escape parabólicas e hiperbólicas. O que é notável, pode fazê-lo sem ter que ser informado sobre as leis do movimento de Newton e da gravitação universal. Ele pode descobrir essas leis por si mesmo a partir dos números.

Qin agora está adaptando o algoritmo para prever e até controlar outros comportamentos, com foco atual em partículas de plasma em instalações construídas para coletar energia de fusão que alimenta o Sol e as estrelas. Junto com Eric Palmerduca, Ph.D. estudante de pós-graduação da PPPL, Qin está usando sua técnica “para aprender um algoritmo de preservação de estrutura eficaz com estabilidade de longo prazo para simular a dinâmica do girocentro em plasmas de fusão magnética”, como ele elaborou. Ele também planeja utilizar o algoritmo para estudar física quântica.

Qin explicou a abordagem incomum adotada por seu trabalho:

“Geralmente, na física, você faz observações, cria uma teoria baseada nessas observações e depois usa essa teoria para prever novas observações”, disse Qin. “O que estou fazendo é substituir esse processo por um tipo de caixa preta que pode produzir previsões precisas sem usar uma teoria ou lei tradicional. Essencialmente, eu ignorei todos os ingredientes fundamentais da física. Eu vou diretamente de dados para dados (…) Não há nenhuma lei da física no meio.”

Qin foi parcialmente inspirado pelo trabalho do filósofo sueco Nick Bostrom, cujo artigo de 2003 argumentou que o mundo em que vivemos pode ser uma simulação artificial. O que Qin acredita ter realizado com seu algoritmo é fornecer um exemplo funcional de uma tecnologia subjacente que poderia apoiar a simulação no argumento filosófico de Bostrom.

Em uma troca de e-mail com o Big Think, Qin comentou: “Qual é o algoritmo rodando no laptop do Universo? Se tal algoritmo existe, eu argumentaria que deveria ser um simples definido na rede de espaço-tempo discreta. A complexidade e a riqueza do Universo vêm do enorme tamanho da memória e do poder da CPU do laptop, mas o algoritmo em si pode ser simples.”

Certamente, a existência de um algoritmo que deriva previsões significativas de eventos naturais a partir de dados ainda não significa que nós mesmos tenhamos a capacidade de simular a existência. Qin acredita que provavelmente estamos a “muitas gerações” de poder realizar tais feitos.

O trabalho de Qin adota a abordagem de usar a “teoria do campo discreto”, que ele acha que é particularmente adequada para aprendizado de máquina, embora um pouco difícil para um “humano atual” entender. Ele explicou que “uma teoria de campo discreto pode ser vista como uma estrutura algorítmica com parâmetros ajustáveis ​​que podem ser treinados usando dados observacionais”. Ele acrescentou que “uma vez treinada, a teoria de campo discreto se torna um algoritmo da natureza que os computadores podem executar para prever novas observações”.

De acordo com Qin, as teorias de campos discretos vão contra o método mais popular de estudar física hoje, que considera o espaço-tempo como contínuo. Essa abordagem foi iniciada com Isaac Newton, que inventou três abordagens para descrever o espaço-tempo contínuo, incluindo a lei do movimento de Newton, a lei da gravitação de Newton e o cálculo.

Qin acredita que existem problemas sérios na pesquisa moderna que derivam das leis da física no espaço-tempo contínuo sendo expressas por meio de equações diferenciais e teorias de campo contínuo. Se as leis da física fossem baseadas em espaço-tempo discreto, como propõe Qin, “muitas das dificuldades podem ser superadas”.

Se o mundo funcionasse de acordo com a teoria de campos discretos, seria algo como “The Matrix”, feito de pixels e pontos de dados.

O trabalho de Qin também coincide com a lógica da hipótese de simulação de Bostrom e significaria que “as teorias de campos discretos são mais fundamentais do que nossas leis atuais da física no espaço contínuo”. De fato, escreve Qin, “nossos descendentes devem achar as teorias de campo discreto mais naturais do que as leis no espaço contínuo usadas por seus ancestrais durante os séculos XVII e XXI ”.

Artigo originalmente publicado em Big Think

Confira o artigo de Hong Qin sobre o assunto em Scientific Reports.

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