一篇80页的论文论证了宇宙正在学习，人类只是宇宙学习的产物

　　宇宙和生物生命之间的类比具有某种神秘的色彩，比如大脑的神经元和树突通道，类似于数十亿光年规模的宇宙的复杂结构。这是否意味着宇宙作为一个整体是有生命的、有意识的或有思想的？
　　宇宙结构（右）与大脑结构（左）
　　很多人会一厢情愿地相信这些结构之间有某种相似之处，但这只是表面现象。进化（演化）的宇宙
　　但这并没有阻止科学家、哲学家和计算机科学家的想象。他们提出了一个宇宙演化理论，在这个理论中，大爆炸只是现在的宇宙从它的＂母亲＂宇宙的子宫中出现。母体宇宙的子宫很可能是一个巨大的黑洞，从母体那里吞下填充当前宇宙所需的所有物质，就像婴儿通过脐带从母体那里获得营养一样。因此，这个黑洞的视界就像一个捕获物质的蛋壳，只是为了这个宇宙在时空膨胀中爆发。
　　畅销书《火星人》（the Martian）的作者安迪·威尔（Andy Weir）在他广为流传的短篇小说《蛋》（the Egg）中将这种类比发挥到了极致。在小说中，主人公死后，通过与一个神秘的、像上帝一样的生物互动，发现了真相：他实际上注定要转世，成为宇宙中每一个有意识的生命，而这数十亿或数万亿生命的经历，也许是在为创造他自己的宇宙——他的、她的、它的蛋做准备。
　　撇开类比不谈，一个真正的可能性是宇宙可能是从以前的宇宙进化而来的。宇宙可能会在某个时候产生一个＂蛋＂，一个黑洞，吞噬所有的物质和能量，然后发生一个新的大爆炸。虽然这个理论可能看起来很神奇，但现在的宇宙与另一个宇宙中的黑洞的联系解决了早期宇宙天体物理学中的一些难题。第一个问题被称为＂视界问题＂，即天空中不同区域的宇宙微波背景（CMB）区域之间明显的紧密联系。如果宇宙中所有的物质都落入黑洞，它们就有足够的时间相互作用，并在大爆炸＂之前＂相互关联。（这里用＂之前＂这个词有点用词不当，因为从宇宙之母的角度来看，我们的时间就是它进入黑洞的空间维度。）第二个被称为＂平坦问题＂，这就是为什么宇宙在空间上看起来是平坦的，暗能量是目前无法解释的。从拓扑学的角度来看，一个与我们宇宙大爆炸有关的黑洞奇点可以解决这个问题，因为唯一的可能是在空间平坦的宇宙中发生。因此，空间的平坦性是从宇宙诞生的方式继承下来的。
　　有人可能会想，如果宇宙是进化的，它是从什么进化而来的呢？一种可能性是，从一个宇宙到另一个宇宙，生存和繁殖的能力已经进化。我们的宇宙如此精妙，以至于允许我们的存在，这可能不是一些意外，也不是一些人认为的由500万亿个宇宙组成的多元宇宙的结果，而是无数个宇宙以物理定律和物理常数进化出新的宇宙的结果，这个宇宙能够创造复杂的物质甚至复杂的生命。
　　人类或其他有知觉的生物是否如《蛋》所暗示的那样在宇宙的延续中扮演一个角色？我们也是宇宙进化的结果吗？也许是，但是不确定。自我学习的宇宙
　　周界研究所（Perimeter Institute）)最近的一项研究同样令人吃惊：如果只有一个宇宙，那么这个宇宙不是在进化，而是在学习。(从技术上讲，进化是一个学习的过程，但却是一个集体的过程，它依赖于整个种群，而不仅仅是一个个体。)
　　＂自我学习的宇宙＂是一篇80页的论文，融合了高能物理、哲学和计算机科学，于2021年4月发表。
　　对论文感兴趣的可以私信我
　　鉴于这篇论文的学术地位，它读起来既不像是神秘主义的吹嘘，也不像是饭桌上的谈资。相反，它详细提出了数学方程和物理论点，认为宇宙可能会像今天的机器学习算法那样学习。
　　很多争论都基于量子物理和引力的数学方程与机器学习中常用的矩阵算法（如循环玻尔兹曼机器）的相似性。因此，我们认为，这些方程描述了一个在宇宙尺度上的机器学习过程，在这个过程中，一个初始的矩阵运算通过一些约束来学习，从而创建我们周围的宇宙。
　　这并不意味着宇宙是有意识的，就像进化是有意识的一样。它也不意味着宇宙是有生命的，尽管如果我们也相信宇宙会繁殖，那么很难避免得出这样的结论。如果它是正确的，那就意味着物理定律既不是固定的也不是任意的。相反，它们是自学的结果。
　　这篇论文的目的是问一个哲学问题：＂为什么物理定律是这样的？＂在某种意义上，它们看起来几乎是任意的，但它们创造了一个惊人的美丽、复杂和平衡的宇宙。与生命一样，我们被迫得出两个结论之一：要么是有一个造物主选择了事物的现状，要么是宇宙以这种方式学习或进化。这并不是说，如果宇宙学习或进化，就排除了存在造物主的可能。它只是使造物主更远离积极的创造过程，一个根本原因，但不是我们看世界时所看到的一切的直接原因。
　　这篇论文的论点基于这样一个观点：我们看到或测量到的所有物理定律都是有效的定律。它们是从一大堆可能的定律中被一些未知的对称破缺和选择过程简化而来的定律。
　　然而，如果是这样，为什么物理定律看起来如此稳定呢？一个答案可能是，导致这些定律成为现在这样的约束也是稳定的。学习过程一般是不可逆转的，这意味着一旦他们达到了一定的水平，他们就会停止学习更多的知识，直到他们所处的环境发生变化。
　　这是一个元理论，解释了为什么广义相对论，杨-米尔斯场，和其他场彼此都有相似之处，并且是在各种约束、极限和对称破环下的例子，被称为立方矩阵理论（ cubic matrix theories），最简单的非线性理论。这些矩阵模型产生了支配力、物质场、引力场和宇宙嵌入的量子规范理论。在众多可能的理论中，这些理论之所以出现，是因为它们产生了持续存在的定律结构。
　　截自论文
　　因为它是一个无监督学习系统，它没有目标。相反，它只是在探索可能性的空间，学习和＂寻找＂稳定的地区。因此，这些物理定律可能存在，因为它们有助于稳定。
　　这个过程的一个例子就是家里的恒温器和空调之间的反馈回路。温度上升会导致恒温器与空调连接，空调降低温度，然后恒温器关闭空调。这是一个稳定的循环过程。然而，如果恒温器或空调坏了，这个过程就坏了，变得不稳定。这可能会调用另一个进程，比如调用修复技术人员来维修。因此，从稳定性的前提和特定的行为规则出发，你可以得到创造稳定性的法则，以及当它失败时恢复稳定性的修正机制。这是一种非引导性学习。系统之所以是这样，并不是因为它试图实现什么，而是因为系统的存在。
　　这也意味着，如果宇宙学习了，它不会忘记。宇宙的新定律绝不是随机的，而是必须满足一些过去所有定律都满足的标准。另一方面，一个很大程度上可逆的系统将探索所有的可能性。在生物学中，进化系统在很长一段时间内趋向于不可逆，因为环境限制一个物种不能恢复到以前的状态。既然生物学起源于物理学，我们就可以预期物理学也许会给生物学带来不可逆转的进化。
　　这个论点的一个问题是，据我们所知，物理定律在时间上是可逆的。不可逆性是一元定律，是统计学的一种结果，即使是现在我们也不能完全理解。然而，正是这一统计规律表明，如果宇宙学习，它将以一种不可逆转的方式学习。当宇宙学习的时候，它必须抛弃以前的状态信息。宇宙中根本没有容纳这些信息的空间。因此，学习的过程变得不可逆转，因为它不能记住它的过去状态。
　　当涉及到为什么是手性，CP破坏，重子生成，为什么会有规模等级制度，自然常数，参数比，质量，电荷，等等问题时，我们可以认为这一切都是随机的，并将其归咎于多元宇宙，我们可以提出一个更有限的多元宇宙，或者我们可以提出一个学习型宇宙，或者某种组合。然而，自我学习的宇宙是一个令人信服的哲学论点，在我看来远比人择论或多元宇宙的论点更令人满意。
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