Físico teoriza que el universo podría ser una enorme red neuronal

Físico teoriza que el universo podría ser una enorme red neuronal

No todos los días nos encontramos con un documento que intenta redefinir la realidad.

Pero en una provocativa preimpresión subida a arXiv este verano, un profesor de física en la Universidad de Minnesota Duluth llamado Vitaly Vanchurin intenta reenmarcar la realidad de una manera particularmente reveladora, lo que sugiere que estamos viviendo dentro de una red neuronal masiva que gobierna todo lo que nos rodea. En otras palabras, escribió en el periódico, es una «posibilidad de que todo el universo en su nivel más fundamental sea una red neuronal».

Durante años, los físicos han intentado conciliar la mecánica cuántica y la relatividad general. El primer posa que el tiempo es universal y absoluto, mientras que este último argumenta que el tiempo es relativo, vinculado a la estructura del espacio-tiempo.

En su artículo, Vanchurin argumenta que las redes neuronales artificiales pueden «exhibir comportamientos aproximados» de ambas teorías universales. Dado que la mecánica cuántica «es un paradigma notablemente exitoso para modelar fenómenos físicos en una amplia gama de escalas», escribe, «se cree ampliamente que en el nivel más fundamental todo el universo se rige por las reglas de la mecánica cuántica e incluso la gravedad debería emerger de él».

«No solo estamos diciendo que las redes neuronales artificiales pueden ser útiles para analizar sistemas físicos o para descubrir leyes físicas, sino que estamos diciendo que así es como funciona realmente el mundo que nos rodea»

Se lee en la discusión del periódico.

«Con este respeto podría considerarse como una propuesta para la teoría de todo, y como tal debería ser fácil probar que está mal».

El concepto es tan audaz que la mayoría de los físicos y expertos en aprendizaje automático nos dimos citar para declinar a comentar en el expediente, citando escepticismo sobre las conclusiones del periódico. Pero en un Q&A con Futurismo, Vanchurin se apoyó en la controversia y nos contó más sobre su idea.

Su artículo argumenta que el universo podría ser fundamentalmente una red neuronal. ¿Cómo explicarías tu razonamiento a alguien que no sabía mucho sobre redes neuronales o física?

Hay dos maneras de responder a su pregunta.

La primera manera es comenzar con un modelo preciso de redes neuronales y luego estudiar el comportamiento de la red en el límite de un gran número de neuronas. Lo que he demostrado es que las ecuaciones de la mecánica cuántica describen muy bien el comportamiento del sistema cerca del equilibrio y las ecuaciones de la mecánica clásica describen bastante bien cómo el sistema está más lejos del equilibrio. ¿Coincidencia? Puede ser, pero hasta donde sabemos la mecánica cuántica y clásica es exactamente cómo funciona el mundo físico.

La segunda forma es empezar desde la física. Sabemos que la mecánica cuántica funciona bastante bien a pequeña escala y la relatividad general funciona bastante bien a gran escala, pero hasta ahora no pudimos conciliar las dos teorías en un marco unificado. Esto se conoce como el problema de la gravedad cuántica. Claramente, nos falta algo grande, pero para empeorar las cosas ni siquiera sabemos cómo manejar a los observadores. Esto se conoce como el problema de medición en el contexto de la mecánica cuántica y el problema de la medida en el contexto de la cosmología.

Entonces se podría argumentar que no hay dos, sino tres fenómenos que necesitan ser unificados: mecánica cuántica, relatividad general y observadores. El 99% de los físicos te diría que la mecánica cuántica es la principal y todo lo demás debería surgir de ella, pero nadie sabe exactamente cómo se puede hacer. En este artículo considero otra posibilidad de que una red neuronal microscópica sea la estructura fundamental y todo lo demás, es decir, la mecánica cuántica, la relatividad general y los observadores macroscópicos, surja de ella. Hasta ahora las cosas parecen prometedoras.

¿Qué te dio esta idea por primera vez?

Primero solo quería entender mejor cómo funciona el aprendizaje profundo y así escribí un artículo titulado «Hacia una teoría del aprendizaje automático». La idea inicial era aplicar los métodos de la mecánica estadística para estudiar el comportamiento de las redes neuronales, pero resultó que en ciertos límites la dinámica de aprendizaje (o entrenamiento) de las redes neuronales es muy similar a la dinámica cuántica que vemos en la física. En ese momento yo estaba (y todavía lo es) en una licencia sabática y decidí explorar la idea de que el mundo físico es en realidad una red neuronal. La idea es definitivamente una locura, pero si es lo suficientemente loco como para ser verdad? Eso está por verse.

«Todo lo que se necesita es encontrar un fenómeno físico que no pueda ser descrito por las redes neuronales». ¿Qué quieres decir con eso? ¿Por qué es tan fácil decir que hacer algo así?»

Bueno, hay muchas «teorías de todo» y la mayoría de ellas deben estar equivocadas. En mi teoría, todo lo que ves a tu alrededor es una red neuronal y para demostrar que está mal todo lo que se necesita es encontrar un fenómeno que no pueda ser modelado con una red neuronal. Pero si lo piensas es una tarea muy difícil varonita porque sabemos muy poco sobre cómo se comportan las redes neuronales y cómo funciona realmente el aprendizaje automático. Por eso intenté desarrollar una teoría del aprendizaje automático en primer lugar.

¿Cómo se relaciona su investigación con la mecánica cuántica, y aborda el efecto observador?

Hay dos líneas principales de pensamiento la interpretación de Everett (o de muchos mundos) de la mecánica cuántica y la interpretación de Bohm (o variables ocultas). No tengo nada nuevo que decir sobre la interpretación de muchos mundos, pero creo que puedo aportar algo a las teorías de variables ocultas. En la mecánica cuántica emergente que consideré, las variables ocultas son los estados de las neuronas individuales y las variables entrenables (como el vector sesgado y la matriz de peso) son variables cuánticas. Tenga en cuenta que las variables ocultas pueden ser muy no locales y por lo que se violan las desigualdades de la Campana. Se espera que surja una localidad espacio-tiempo aproximada, pero estrictamente hablando cada neurona puede estar conectada a cualquier otra neurona y por lo tanto el sistema no tiene por qué ser local.

¿Le importa expandirse en la forma en que esta teoría se relaciona con la selección natural? ¿Cómo influye la selección natural en la evolución de estructuras complejas/células biológicas?

Lo que digo es muy simple. Hay estructuras (o subredes) de la red neuronal microscópica que son más estables y hay otras estructuras que son menos estables. Las estructuras más estables sobrevivirían a la evolución, y la estructura menos estable sería exterminada. En las escalas más pequeñas espero que la selección natural produzca algunas estructuras de complejidad muy baja como cadenas de neuronas, pero en escalas más grandes las estructuras serían más complicadas. No veo ninguna razón por la que este proceso deba limitarse a una escala de longitud particular, por lo que la afirmación es que todo lo que vemos a nuestro alrededor (por ejemplo, partículas, átomos, células, observadores, etc.) es el resultado de la selección natural.

Me intrigó tu primer correo electrónico cuando dijiste que tal vez no entendieras todo tú mismo. ¿Qué querías decir con eso? ¿Se refería a la complejidad de la propia red neuronal, o a algo más filosófico?

Sí, solo me refiero a la complejidad de las redes neuronales. Ni siquiera tuve tiempo de pensar en lo que podrían ser implicaciones filosóficas de los resultados.

Tengo que preguntar: ¿significaría esta teoría que estamos viviendo en una simulación?

No, vivimos en una red neuronal, pero tal vez nunca sepamos la diferencia.