MMSep, 2021

随机宇宙中的生命：重新考虑 Sciama 的论证

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TL;DR随机取样在高纬度上的应用是非常广泛的，本研究进一步探讨了英国物理学家 Dennis Sciama 提出的精妙论述，通过合理的假设，展示了随机宇宙可以伪装成 "智能设计"，从而看起来基本常数是被精心调整的，以实现生命最有可能发生的最高概率；对于我们的宇宙，这种机制可能只需要有大约十几个目前未知的基本常数，此外，这种机制似乎在受限制的数据科学分析中也很重要。
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发现论文，激发创造
  • 斯卡马论随机宇宙中的生命：区分苹果和橘子

    Dennis Sciama 认为生命的存在依赖于许多物理常数，因此在一个随机宇宙中，生命应该是不太可能存在的。然而，没有完全了解这些常数，他的论点暗示着一个看起来是 “智能设计” 的宇宙。

    Jun, 2023

  • 我们宇宙及其他宇宙的微调度程度

    本文回顾了对宇宙基本常数和宇宙学参数的当前限制，这些常数和参数必须落在一定范围内才能支持恒星、行星的形成，最终支持生命的存在。该文探讨了这些常数和参数如何影响宇宙结构、星系形成以及行星居住性，同时也讨论了其中的微调程度和影响。

    Feb, 2019

  • 宇宙常数的可能值

    本文探讨了真空能量密度、星系形成时刻以及人类共存选择效应之间的可能联系，发现具有缓慢变化势能的标量场的膨胀模型的先验分布难以是近似平坦的，对若干简单模型的研究表明这个分布可能与真空能量密度有关，并进一步研究了其在量子宇宙学和幽暗能量的情况下的拓展。

    Aug, 1999

  • 从统计知识库到信念度量

    研究一种名为随机世界方法的方法，该方法基于不同可能的世界同等可能的原则来诱导信念度数，从而在定量概率推理中集成了定性默认推理，可以应用于许多其他非演绎性推理系统所无法处理的问题。

    Jul, 2003

  • AI 能成为 “大滤器” 吗？天体生物学对情报社区有关人为风险的教益

    在可能存在外星生命的宇宙中，却从未遭遇，因此 “费米悖论” 引发了人们对于宇宙与智能生命存在的探究。论文中提到了 “大过滤器” 假说、全球灾难风险等相关内容，以及如何为人类的长远未来考虑全球性灾难风险优先级的重要性。

    May, 2023

  • 探索概率关系模型中的未知宇宙

    本文旨在提出一种适用于具有未知宇宙的模型的语义模型，以实现解耦与特定约束语言，从而实现提升推理和从而使其具有可处理的推理的优势。

    Jan, 2020

  • 量子计算机的争议

    本研究针对量子计算机的可行性进行了计算复杂度的论证，并且鉴定了一种由噪声中等规模量子计算机描述的非常低复杂度概率分布，解释了为什么它既不允许高质量的量子纠错，也不允许展示量子霸权。同时，我们还推导了一些关于噪声量子系统行为的一般性原理。这项工作支持 Pitowsky（1990）研究的 “物理教堂论文”，并遵循他利用有关计算的抽象思想来研究实际物理计算机的性能的愿景。

    Aug, 2019

  • 学习预测宇宙结构形成

    该研究使用深度学习模型解决宇宙结构形成的问题，并证明了这是一种实用和准确的替代方法。

    Nov, 2018

  • 发现自然定律的机器学习

    提出一种基于达尔文自然选择原理的计算模型，通过决策树和值函数树重建实体的轨迹，提供了一种通过机器学习学习观测历史数据、发现自然法则的算法模型。

    Mar, 2023

  • 随机性的无限

    本文从随机性的定义出发，从应用的角度分析随机算法的结果，探讨了随机性的源和性质，发现了无限和随机性之间的关系，并从系统交互的角度总结了随机性的属性，即由随机生成的序列组成的集合具有渐进完备性质，最后强调了随机性在人工智能研究中的重要性。

    Nov, 2022