web analytics
Tempo de leitura: 3 min.

O Universo é uma máquina que fica aprendendo, dizem os cientistas

Tempo de leitura: 3 min.

Em novas pesquisas fascinantes, cosmologistas explicam a história do Universo como um algoritmo de autoaprendizagem e autodidata.

O Universo é uma máquina que fica aprendendo, dizem os cientistas
“Ele” pode estar aprendendo até mesmo de nossas ações.

Os cientistas, incluindo físicos da Brown University e do Flatiron Institute, dizem que o Universo investigou todas as leis físicas possíveis antes de pousar nas que observamos ao nosso redor hoje. Essa ideia estranha poderia ajudar a informar a pesquisa científica que está por vir?

Em seu extenso artigo publicado no servidor de pré-impressão arXiV, os pesquisadores – que receberam “apoio computacional, logístico e geral” da Microsoft – oferece ideias “na interseção da física teórica, ciência da computação e filosofia de ciência com uma discussão de todas as três perspectivas”, escrevem, provocando a grandeza e a natureza multidisciplinar da pesquisa.

É assim que funciona: nosso Universo observa um monte de leis da física, mas os pesquisadores dizem que outras possíveis leis da física parecem igualmente prováveis, dada a forma como a matemática funciona no Universo. Portanto, se um grupo de leis candidatas fosse igualmente provável, como acabamos com as leis que realmente temos?

Os cientistas explicam:

“A noção de ‘aprendizagem’ conforme a usamos é mais do que uma adaptação bruta a cada momento. É um processo cumulativo que pode ser pensado como teorização, modelagem e previsão. Por exemplo, o sistema DNA / RNA / proteína na Terra deve ter surgido de um processo adaptativo e, ainda assim, prevê um espaço de organismos muito maior do que poderia ser chamado em qualquer momento de adaptação.”

Outra Teoria

Podemos fazer uma analogia com a pesquisa de Charles Darwin, que estudou todas as diferentes maneiras pelas quais os animais se especializaram para prosperar em diferentes ambientes. Por exemplo, por que temos um corpo monolítico de leis da física, em vez de, digamos, um monte de tipos especializados de tentilhões? Esta é uma velha questão que remonta pelo menos a 1893, quando um filósofo postulou pela primeira vez a “seleção natural”, mas para as leis do Universo.

No artigo, os cientistas definem uma série de termos, incluindo como eles estão definindo “aprendizagem” no contexto do Universo ao nosso redor. O Universo é feito de sistemas e cada um tem processos a cumprir todos os dias, dizem eles.

Cada sistema é cercado por um ambiente feito de outros sistemas diferentes. Imagine estar no meio de uma multidão onde seu ambiente imediato é apenas feito de outras pessoas. Cada um de seus ambientes é feito de, bem, você e outras coisas.

A evolução já é um tipo de aprendizado, então, quando sugerimos que o Universo usou a seleção natural como parte da realização da física, estamos invocando esse tipo específico de aprendizado. (Alguma coisa precisa ter consciência para aprender? Você precisa definir cuidadosamente a aprendizagem para fazer isso. Organismos e sistemas mostram constantemente resultados de aprendizagem, como mais sucesso ou uma taxa mais alta de reprodução.)

Os pesquisadores explicam bem essa distinção:

“Em certo sentido, aprender não é nada especial; é um processo causal, transmitido por interações físicas. E ainda precisamos considerar o aprendizado como especial para explicar os eventos que acontecem por causa do aprendizado.”

Considere a expressão “Você nunca aprende”, que sugere que os resultados para uma determinada pessoa e atividade ainda são ruins. Estamos usando esse resultado para dizer que o aprendizado não aconteceu. E se a pessoa estiver tentando mudar seus resultados e simplesmente não tiver sucesso? Estamos medindo o aprendizado com base apenas em resultados visíveis.

Se você estiver interessado em detalhes, o estudo completo de 79 páginas (em inglês) define uma tonelada de termos fascinantes e apresenta alguns argumentos selvagens e maravilhosos usando-os. O objetivo dos cientistas é lançar um novo braço de pesquisa cosmológica para a ideia de um Universo de aprendizagem.

E isso não é tudo, eles dizem:

“Se as leis podem evoluir, elas podem fazer mais: consideramos a noção de que apenas um Universo que aprende suas leis pode gerar fenômenos novos como a vida e os físicos.”

(Fonte)


Embora eu não seja uma pessoa qualificada para criticar a favor ou contra assuntos relacionados à cosmologia, ao observar a natureza e a maneira com que cada forma de vida se comporta para poder crescer e multiplicar, penso que os cientistas não estão longe da verdade com esta tese. Para mim faz sentido que o “Universo” esteja aprendendo com toda a “criação”, assim como um cientista aprende de seus experimentos e os vai aperfeiçoando. Mas, é claro, trata-se somente de mais uma tese entre inúmeras outras, e a verdade pode não estar em nenhuma delas.

E você, o que acha?

n3m3

E não esqueça: nossa página principal é atualizada diariamente, com novos artigos podendo ser publicados ao longo do dia. Clique aqui.

PARTICIPE DOS COMENTÁRIOS MAIS ABAIXO…


O atributo alt desta imagem está vazio. O nome do arquivo é produtos-OVNI-Hoje-1.jpg
O atributo alt desta imagem está vazio. O nome do arquivo é Loja-Nerd.jpg

Leitores OVNI Hoje ganham 10% de desconto em todos os produtos da Loja Nerd, inclusive nos produtos OVNI Hoje. (Use o cupom OVH10)


*Agora você também pode apoiar o OVNI Hoje através de uma transferência PIX, clicando aqui, ou utilizando o QR Code abaixo:



ÁREA DE COMENTÁRIOS

Atenção:

  • Os comentários são de responsabilidade única e exclusiva de cada pessoa que comenta. O OVNI Hoje não se responsabiliza por transtornos, rixas ou quaisquer outras indisposições causadas pelos comentários.
  • Comente educadamente e com ética, sempre tratando seu colega de comentários como você mesmo/a queira ser tratado/a.
  • Qualquer comentário com “pregação” política ou religiosa, obsceno ou inapropriado será prontamente apagado pelos moderadores. Pessoas que insistirem em burlar as regras serão banidas dos comentários.

Plugin Kapsule Corp