Новая ТЕОРИЯ ВСЕГО | Вселенная это нейросеть

Новая ТЕОРИЯ ВСЕГО | Вселенная это нейросеть

00:01 Введение в теорию всего

• Научная революция последних двухсот лет не дала ответов на фундаментальные вопросы.
• Новая концепция теории всего основана на алгоритме нейронных сетей и машинного обучения.
• Вселенная идеально настроена для появления жизни и интеллекта, что является результатом эволюции.

01:50 Эволюция вселенной

• Вселенная прошла девять этапов эволюции, начиная с зарождения в результате квантовых флуктуаций.
• На первом этапе вселенная была в виде плотной горячей точки энергии.
• На втором этапе началось быстрое расширение вселенной, что объясняет её однородность и плоскую геометрию.

02:34 Образование структур

• На третьем этапе начали образовываться первые структуры и элементарные частицы.
• На четвертом этапе элементарные частицы объединились, образуя ядра атомов водорода и гелия.
• На пятом этапе атомы водорода и гелия начали объединяться, образуя более сложные структуры.

03:34 Формирование звезд и планет

• На шестом этапе начали вспыхивать первые звезды, синтезируя более тяжелые атомы.
• На седьмом этапе на одной планете образовалась молекула РНК, что привело к биологической эволюции.
• На восьмом этапе появились люди, способные моделировать реальность и передавать идеи через поколения.

05:17 Эволюция интеллекта

• Человек начал новый этап эволюции, где эволюционируют абстрактные идеи и интеллект.
• Возникновение человека и его интеллекта не является случайным, а закономерным результатом.
• Вопрос в том, какая теория всего может описать всю цепочку событий и дать прогноз на будущее.

07:32 Теория всего и эмерджентность

• Теория всего может объяснить, почему элементарные частицы подчиняются простым законам, но образуют сложные структуры с новыми свойствами.
• Эмерджентность описывает, как более сложные структуры получают новые свойства.
• Мозг и интеллект человека являются примером эмерджентных свойств, которые создают новые структуры и свойства.

13:30 Эволюция свойств через абстрактную информацию

• Эволюция свойств происходит благодаря законам работы нейронов, а не физическим частицам.
• Абстрактная информация и законы участвуют в причинно-следственных связях.
• Мозг человека способен генерировать новые свойства, не усложняя физическую структуру.

14:26 Сложность понимания работы мозга

• Мозг обучается и получает новые свойства через усложнение связей между нейронами.
• Понимание алгоритмов работы мозга остается невыполнимой задачей из-за огромного числа нейронов.
• Технологический прогресс сократил время исследования мозга, но полное картографирование пока невозможно.

16:06 Создание искусственных нейронных сетей

• Идея создания искусственной нейронной сети вместо копирования реального мозга.
• Современные технологии позволили создать сеть, которая спонтанно генерирует новые свойства.
• Это открытие может помочь понять природу эмерджентности и эволюции вселенной.

17:06 Основы нейронных сетей и машинного обучения

• Нейронные сети работают с функциями, а не с информацией.
• Нейрон работает как простейшая функция, обрабатывая сигналы и передавая их дальше.
• Увеличение количества нейронов увеличивает сложность функции и достигаемого результата.

18:58 Процесс обучения нейронной сети

• Нейронная сеть подбирает переменные для достижения результата с наименьшими ошибками.
• Функция потерь определяет эффективность обучения.
• В процессе обучения случайные данные получают новые, никем не запрограммированные свойства.

19:45 Примеры работы нейронных сетей

• Нейронная сеть определяет цифры по изображению, отсекая неинформативные области и распознавая паттерны.
• Чем глубже слой, тем сложнее и информативнее свойства.
• Нейронные сети универсальны и могут работать с различными типами данных.

21:41 Заключение

• Нейронные сети организованы причинно-следственными связями, независимо от типа данных.
• Каждый нейрон и сеть в целом являются функциями.
• Обучение нейронной сети — это подгонка функций для достижения результата с наименьшими ошибками.

22:45 Эволюция вселенной и теория всего

• Эволюция вселенной включает образование новых структур с новыми свойствами.
• Рассматривается роль нейронных сетей как эмерджентного алгоритма.
• Начинается с квантовых элементарных частиц.

23:36 Квантовая теория поля

• Элементарные частицы — это минимальные порции энергии.
• Квантовая теория поля описывает поведение этих частиц.
• Теория может описывать не только квантовый мир, но и химию и биологию.

24:33 Проблемы квантовой теории поля

• КТП не описывает гравитацию и не объясняет разнообразие элементарных частиц.
• Гравитон не обнаружен, что ставит под сомнение теорию.
• Темная энергия и темная материя также остаются загадкой.

27:10 Теория струн

• Теория струн утверждает, что элементарные частицы состоят из струн.
• Струны могут принимать разные формы и вибрировать, создавая частицы.
• Теория струн требует существования гравитона и объясняет разнообразие частиц.

28:16 Проблемы теории струн

• Теория струн сталкивается с множеством проблем и противоречий.
• М-теория объединяет пять модификаций теории струн и требует одиннадцатимерного пространства.
• Теория не объясняет, почему наша вселенная так хорошо настроена для жизни.

29:16 Антропный принцип

• Антропный принцип утверждает, что вселенная такая, какая она есть, потому что в ней мог возникнуть человек.
• Принцип не является научным методом и не может быть проверен.
• Существуют три интерпретации антропного принципа: высшее существо, принятие как данность, отбор среди констант.

31:05 Мультивселенная

• Концепция мультивселенной предполагает существование других вселенных с разными константами.
• Теория инфляции предполагает, что первичная вселенная была разорвана на множество вселенных.
• Проверить наличие других вселенных практически невозможно, но это объективное объяснение зарождения вселенной.

32:54 Антропный принцип и его критика

• Антропный принцип рассматривается как заплатка, не объясняющая все явления.
• Вероятность возникновения жизни в нашей вселенной остается низкой.
• Интеллектуальная жизнь могла возникнуть в другие эпохи, когда не было других галактик.

33:46 Эмерджентный алгоритм нейронных сетей

• Вселенная рассматривается как обучение нейронной сети с повышением уровня сложности.
• На каждом слое формируются новые структуры и свойства.
• Наша вселенная может быть результатом множества попыток настройки.

36:27 Логика и причинно-следственные связи

• Эмерджентный алгоритм объясняет вселенную через причинно-следственные связи.
• Вселенная идеальна, так как это результат проб и ошибок.
• Время в контексте эмерджентного алгоритма — это момент обучения.

38:41 Квантовая неопределенность

• Квантовая механика постулирует неопределенность на фундаментальном уровне.
• Квантовая неопределенность делает невозможным точное предсказание будущего.
• Это добавляет абсурдную вероятность зарождения интеллектуальной жизни.

41:32 Заключение

• Квантовая механика не детерминирована, что делает невозможным создание идеально выверенной вселенной.
• Эйнштейн считал, что должны быть скрытые параметры, чтобы объяснить вселенную.

41:52 Теорема Белла и скрытые параметры

• Теорема Белла утверждает, что локально скрытые параметры статистически невозможны.
• Это не означает отсутствие скрытых параметров, а лишь их статистическую невозможность в рамках экспериментальной установки.
• Экспериментально подтверждено, что наличие скрытых параметров статистически маловероятно.

42:47 Пример с котиком

• Пример с котиком иллюстрирует, как волновая функция коллапсирует при открытии двери.
• Теорема Белла утверждает, что внешние события не могут повлиять на результат эксперимента.
• Скрытые параметры могут быть за пределами экспериментальной установки, что приводит к супердетерминизму.

44:40 Супердетерминизм и свобода воли

• Супердетерминизм предполагает, что все параметры вселенной были определены в момент её создания.
• Это приводит к предопределенности будущего и отсутствию свободы воли.
• Подход с имиджентным алгоритмом нейронных сетей позволяет сохранить свободу воли.

46:29 Нейронные сети и квантовая механика

• Нейронные сети и волновая функция квантовой механики имеют схожие черты.
• Волновая функция эволюционирует во времени, создавая реальность, а нейронная сеть статична.
• Скрытые параметры могут существовать не только в прошлом, но и в будущем.

47:26 Квантовая неопределенность и свобода воли

• Квантовая неопределенность необходима для настройки вселенной.
• Каждая частица и нейрон в нейронной сети формируют результат, но не определяют исход глобальных событий.
• Такой подход сохраняет свободу воли и корректирует условные выборы.

49:18 Мозг и квантовая механика

• Мозг генерирует прогнозы будущего для выбора наиболее эффективного действия.
• Сознание можно описать с помощью математического аппарата квантовой механики.
• Нейронная сеть мозга находится на высшем уровне по сравнению с физической вселенной.

51:02 Влияние живых организмов

• Живые организмы могут изменять окружающую среду, в отличие от неживых объектов.
• Интеллектуальный мозг способен вмешиваться в механизм настройки сети.
• В будущем возможно прогнозирование и управление будущими событиями.

52:48 Заключение и благодарность

• Концепция имиджентного алгоритма позволяет по-новому взглянуть на квантовые эксперименты.
• Скрытые параметры могут быть в будущем и корректироваться.
• Благодарность мистеру Пеппу за поддержку канала.

53:07 Гравитация и теория относительности

• Гравитация остается загадкой, несмотря на теорию относительности.
• Нет фундаментального понимания связи между энергией и геометрией пространства.
• Эксперименты не обнаружили структуру пространства или гравитон.

54:07 Эмерджентный алгоритм и энтропия

• Концепция эмерджентного алгоритма нейронных сетей предлагает новый взгляд на гравитацию.
• Гравитация помогает уменьшать энтропию, что важно для эволюции вселенной.
• Уменьшение энтропии позволяет удерживать информацию и структуры.

55:03 Эволюция вселенной и энтропия

• Эволюция вселенной включает этапы уменьшения энтропии.
• Гравитация и другие силы помогают в этом процессе.
• Вопрос о том, почему энтропия должна уменьшаться, остается открытым.

55:40 Нейронные сети и энтропия

• Нейронные сети стремятся минимизировать ошибки, что аналогично уменьшению энтропии.
• Гравитация необходима для передачи информации и образования сложных структур.
• Без гравитации не было бы планет и нас с вами.

56:40 Альтернативные теории гравитации

• Ученые предлагают альтернативные теории гравитации, не требующие гравитона.
• Эмерджентная гравитация описывает связь между запутанными частицами.
• Темная материя и энергия играют роль в настройке вселенной.

57:39 Темная материя и энергия

• Темная материя необходима для формирования галактик.
• Темная энергия ускоряет расширение вселенной и может быть инструментом настройки.
• Ускорение расширения вселенной может намекать на появление жизни.

01:00:08 Возникновение интеллектуальной жизни

• Вопрос о происхождении интеллектуальной жизни остается открытым.
• Ни одна попытка воспроизвести процесс не увенчалась успехом.
• Концепция эмерджентного алгоритма предлагает новый взгляд на этот вопрос.

01:01:35 Цель вселенной

• Вселенная стремится к достижению абсолюта, используя наименьшее количество ресурсов.
• Цель алгоритма вселенной - создать бога или познать себя.
• Процесс обучения вселенной может пропустить этапы биологической эволюции и создать абсолют сразу.

01:03:24 Эволюция и ошибки

• Биологическая эволюция требует сотен миллионов лет для достижения интеллектуальной жизни.
• Ошибки в алгоритме выделяют его среди других объяснений.
• Естественный отбор - это настройка переменных для создания самого эффективного живого существа.

01:04:19 Борьба за существование

• Вселенная не идеальна для человека, что стимулирует прогресс через борьбу.
• Конкуренция, болезни и катаклизмы способствуют научному и техническому прогрессу.
• Вселенная огромна, но физические ограничения медленны, что стимулирует дальнейшее развитие.

01:07:01 Эволюция информации

• Сегодня главенствует эволюция информации, а не биологическая эволюция.
• Цифровая реальность становится более эффективной, чем биологическая.
• Будущая форма существования может быть цифровой, без смерти и субъективного времени.