¿Es el Mundo Físico una Red Neuronal?

Por Inés Urdaneta / Física e investigadora de Resonance Science Foundation

En un artículo anterior de RSF titulado Entre el enfoque holográfico generalizado y la ciencia de los datos, abordamos el potencial que tienen las redes neuronales artificiales entrenadas para sustituir nuestros modelos científicos, y se habló de la posibilidad de que la realidad sea una simulación numérica. De alguna manera, nos habíamos adelantado a este reciente trabajo de Vitaly Vanchurin, de la Universidad de Minnesota Duluth, que propone que vivimos en una red neuronal. ¡Es una idea audaz!

En nuestro artículo anterior habíamos anticipado el impacto de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático profundo... ¡lo que no habíamos previsto es que se utilizarían literalmente como marco para la teoría del todo! Hay un dicho: "más vale ser historiador, que profeta", lo que significa que un historiador escribe sobre hechos pasados, y así asume un pequeño riesgo, mientras que un profeta asume un enorme riesgo con sus predicciones. Sin embargo, no debemos presumir de esta hazaña porque, dado el estado actual de la ciencia, la propuesta de una red neuronal universal es bastante razonable.

Las observaciones más recientes, tanto a escala cuántica como cosmológica, están arrojando serias dudas sobre nuestros modelos actuales. Por ejemplo, a escala cuántica, la última medición del radio del protón del hidrógeno electrónico dio como resultado un radio mucho más pequeño que el predicho por el modelo estándar de la física de partículas, que ahora está desviado en un 4%. A escala cosmológica, es abrumadora la cantidad de observaciones a los agujeros negros y a la formación de las galaxias que apuntan en la dirección de un modelo cosmológico radicalmente diferente. Los agujeros negros han demostrado ser mucho más antiguos que las galaxias que los albergan, la formación de las galaxias es mucho más joven que las estimaciones de nuestros modelos, y hay pruebas de al menos 64 agujeros negros alineados con respecto a su eje de rotación, lo que sugiere la presencia de una coherencia espacial en el momento angular a gran escala y que es imposible de predecir con nuestros modelos actuales. Bajo este escenario, no debería sorprender la ausencia de una alternativa mejor para unificar la teoría cuántica y la relatividad, y así conectar lo muy pequeño con lo muy grande, que la idea de que el universo es en realidad una red neuronal. Y por esta razón, una teoría del todo se basaría en ella.

Como se explica en la entrevista de Targemann a Vanchurin en Futurismo, el trabajo de Vanchurin, propone que vivimos en una enorme red neuronal que gobierna todo lo que nos rodea.

"Es una posibilidad que todo el universo en su nivel más fundamental sea una red neuronal... En este sentido, podría considerarse como una propuesta de teoría del todo, y como tal debería ser fácil demostrar que está equivocada". Vitaly Vanchurin

La idea nació cuando Vanchurin estudiaba el aprendizaje automático profundo. Escribió el libro "Towards a theory of machine learning" (Hacia una teoría del aprendizaje automático), para aplicar los métodos de la mecánica estadística al estudio del comportamiento de las redes neuronales, y vio que en ciertos límites la dinámica de aprendizaje (o entrenamiento) de las redes neuronales es muy similar a la dinámica cuántica. Así que decidió explorar la idea de que el mundo físico es una red neuronal.  

Vanchurin basa esta audaz idea en el siguiente estudio: si parte de un modelo preciso de redes neuronales para estudiar el comportamiento de la red hasta el límite de un gran número de neuronas, eso es imitar de alguna manera el paso de un estado de cuasi equilibrio (un estado cuántico), a un estado alejado del equilibrio (un estado clásico). Y así es precisamente como funciona el mundo que nos rodea, y su modelo también. Además, sabemos que la escala cuántica funciona para las escalas muy pequeñas, mientras que la relatividad funciona para la escala muy grande, por lo que su modelo resolvería también esta cuestión, conectándolas de forma fluida.

Vanchurin sostiene que las redes neuronales artificiales pueden "exhibir comportamientos aproximados" de ambas teorías universales, la mecánica cuántica y la relatividad. En la entrevista también explica que hay un tercer fenómeno que hay que unificar a los dos anteriores, y es el problema de los observadores, que se conoce como el problema de la medición en el contexto de la mecánica cuántica, y el problema de la medida en el contexto de la cosmología.

Debido al éxito que la física cuántica ha tenido en muchos regímenes, y dado el hecho de que lo muy grande se compone de lo muy pequeño, la mayoría de los físicos estarían de acuerdo en que la mecánica cuántica es la teoría principal y todo lo demás emerge de ella.  Pero aún no sabemos cómo. Vanchurin considera un enfoque diferente: que una red neuronal microscópica es la estructura fundamental y todo lo demás, es decir, la mecánica cuántica, la relatividad general y los observadores macroscópicos, surge de ella.  Y la principal razón para ello, proviene del hecho de que las redes neuronales son extremadamente eficientes para lograr propiedades emergentes.

En su enfoque, los estados de las neuronas individuales son variables ocultas y las variables entrenables (como el vector de sesgo y la matriz de pesos) son variables cuánticas. Dado que las variables ocultas pueden ser muy no locales y, por tanto, se violan las desigualdades de Bell, se espera que surja una localidad espacio-temporal aproximada, pero en sentido estricto cada neurona puede estar conectada a todas las demás y, por tanto, el sistema no tiene por qué ser local, como se ve en la figura siguiente. Esto conectaría su modelo con la interpretación de Bohm. 

Lo intrigante de su idea es que para demostrar que está equivocada, basta, como siempre, con encontrar un fenómeno físico en el que esta teoría no funcione. Así es como la mayoría de las teorías del todo han fracasado. Aplicando este mismo principio a su teoría y siendo todo en torno a una red neuronal, algún fenómeno físico que no pudiera ser modelado con una red neuronal demostraría que está equivocado. Como él dice, es una tarea muy difícil porque sabemos muy poco sobre el comportamiento de las redes neuronales y el aprendizaje automático, y por eso intenta desarrollar una teoría del aprendizaje automático en primer lugar.

En la entrevista original de Tangermann, Vanchurin también describe cómo su enfoque abordaría la selección natural, que es un tema muy importante relacionado con la biología. En resumen, la selección natural no empezaría en el régimen biológico, sino que vendría de mucho antes, decidiendo primero el tipo de todas las partículas subatómicas. La selección natural sería el resultado de la estabilidad termodinámica de la microrred, escalando hasta el tamaño universal. 

Finalmente, en el artículo de Tangermann aparecía este sorprendente final:

- Tangermann: "Tengo que preguntar: ¿significaría esta teoría que vivimos en una simulación?"

-  Vanchurin: "No, vivimos en una red neuronal, pero quizá nunca sepamos la diferencia".

¡Esto es una serendipia! La preocupación por vivir en una realidad simulada es justo como empieza nuestro artículo... ¡qué cierre tan perfectamente sincronizado para ello!

 

RSF en perspectiva

En un artículo anterior Entre el enfoque holográfico generalizado y la ciencia de los datos habíamos anticipado que el impasse en el que se encuentra la física convencional, incluyendo la materia y la energía oscuras, nos llevaría a optar por la inteligencia artificial para refinar los modelos y cerrar la brecha. Lo que no habíamos previsto es que las redes neuronales se utilizarían literalmente, ¡para conectar las escalas!

Era cuestión de tiempo, de muy poco tiempo, que estas ideas de utilizar el aprendizaje automático profundo y las redes neuronales artificiales surgieran como el nuevo paradigma ... y la razón es su excepcional capacidad de proporcionar propiedades emergentes, como hemos explicado en profundidad en nuestro anterior artículo.

Destacamos que mediante la relación holográfica fundamental de Haramein, que es principalmente una solución geométrica, no sólo podemos predecir el último radio del protón dentro de la certeza experimental de 1σ (mientras que los resultados dados por el modelo estándar de la física de partículas para elmomento era de 7σ, muy lejos de la certeza experimental), también resuelve la catástrofe del vacío y encuentra la masa del electrón a partir de cálculos de primer principio. Estas notables soluciones demuestran que Haramein ha logrado la gravedad cuántica y, al hacerlo, ha unificado la relatividad y la física cuántica. Además, el modelo de Haramein es una solución geométrica y, por tanto, se puede seguir el sentido físico hasta el final. No es necesario recurrir al aprendizaje automático profundo y a las redes neuronales para lograr la precisión que exigen los experimentos. ¡Ya estamos ahí!

Sin embargo, el trabajo de Vanchurin va en la dirección de validar el campo unificado basándose en la relación holográfica fundamental y en la red de entrelazamiento de protones que emerge de ella, incluyendo las características estadísticas y entrópicas implicadas en el modelo. Es una forma equivalente de establecer una red neuronal, por lo que ambos puntos de vista darían una respuesta afirmativa a la pregunta ¿Es el mundo físico una red neuronal? Aunque probablemente no proporcionen la misma red ni el mismo cómo, ya que, como hemos mencionado anteriormente y explicado en detalle aquí, el Modelo Holográfico generalizado proporciona un significado físico unificado al conjunto.

El tema de las variables ocultas que menciona Vanchurin podría reformularse de la siguiente manera: el proceso o fenómeno físico que se está describiendo, se imprime en la red neuronal, se convierte en la propia red neuronal, por lo que ahora se rige por variables que están deslocalizadas; ya no se asignan localmente.  

Por último, la teoría del todo propuesta por Wolfgram en 2020, y que será explorada en un próximo artículo, también está profundamente conectada con los trabajos de Vanchurin, y ambos pretenden alcanzar los valores, predicciones y conclusiones que logra el modelo holográfico generalizado de Haramein. 

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