¿Puede el universo aprender?

Física

El universo podría estar enseñándose a sí mismo cómo evolucionar hacia un cosmos mejor y más estable. Esa es la idea descabellada propuesta por un equipo de científicos que dicen que están reimaginando el universo justo cuando Darwin renovó nuestra visión del mundo natural.

La controvertida nueva idea intenta explicar por qué las leyes de la física son como las vemos utilizando un marco matemático para describir varias teorías propuestas en física, como las teorías cuánticas de campos y la gravedad cuántica. El resultado es un sistema similar a un programa de aprendizaje automático.

Los científicos han descubierto numerosas leyes físicas y cantidades con valores fijos para definir el universo. Desde la masa de un electrón hasta la fuerza de la gravedad, hay muchas constantes específicas en el universo que parecen arbitrarias para algunos, dados sus valores precisos y aparentemente sin patrón.

“Uno de los objetivos de la física fundamental en estos días es no solo comprender cuáles son las leyes de la física, sino por qué resultan ser como son, por qué adoptan las formas que adoptan”, dijo el autor William Cunningham, físico y líder de software en la puesta en marcha de computación cuántica Agnostiq. “No hay una razón obvia por la que se prefiera un [conjunto de leyes] sobre otro”.

Un sistema autodidacta
Para responder a esta pregunta, el grupo se preguntó si la forma en que vemos el universo hoy es solo una de las formas en que ha sido el universo. Quizás las leyes que vemos hoy son solo una iteración de muchas. Quizás el universo esté evolucionando.

Para tener un universo que evoluciona, los investigadores propusieron una idea llamada universo autodidacta, un universo que es de autoaprendizaje. En este caso, el aprendizaje ocurriría de manera similar a cómo funciona un algoritmo de aprendizaje automático, donde la retroalimentación en una etapa influye en la siguiente, con el objetivo de alcanzar un estado energético más estable.

Siguiendo esta idea, el grupo desarrolló un posible marco mediante el cual el universo podría aprender, basándose en matemáticas matriciales, una forma de hacer matemáticas organizadas en filas y columnas, redes neuronales y otros principios de aprendizaje automático. En resumen, investigaron si el universo podría ser una computadora de aprendizaje.

“Estamos tratando de cambiar la conversación de la misma manera que Darwin, el biólogo, tuvo que cambiar la conversación para obtener una comprensión más profunda del tema”, dijo el autor Lee Smolin, físico del Instituto Perimetral de Física Teórica, en Waterloo, Canadá.

Un universo darwiniano
De manera similar a cómo una polilla puede evolucionar para tener un mejor camuflaje, un universo autodidacta podría estar evolucionando a un estado superior, que en este caso podría significar uno que está en un estado energético más estable. De acuerdo con el marco matemático que desarrollaron los investigadores, este sistema solo podía avanzar, con cada iteración creando un universo mejor o más estable que antes. Las constantes físicas que medimos hoy solo son válidas ahora y pueden haber tenido valores diferentes en el pasado.

El equipo descubrió que ciertas teorías de la gravedad cuántica y del campo cuántico conocidas como teorías de gauge, una clase de teorías que tienen como objetivo formar un puente entre la teoría de la relatividad especial de Einstein y la mecánica cuántica para describir partículas subatómicas, podrían mapearse o traducirse al lenguaje de la matriz matemática, creando un modelo de un sistema de aprendizaje automático. Esta conexión mostró que en cada iteración o ciclo del sistema de aprendizaje automático, el resultado podría ser las leyes físicas del universo.

El marco de aprendizaje, descrito en su artículo publicado en la base de datos preprint arXiv, representa los primeros “pequeños pasos” de la idea, según el grupo. Sin embargo, con más trabajo, el equipo podría crear un modelo completo del universo que podría abrir nuevas puertas para comprender nuestro cosmos.

“Una perspectiva interesante es que podría usar uno de estos modelos y quizás extraer algo nuevo”, dijo Cunningham. Esto podría ser el descubrimiento de la física de un nuevo tipo de agujero negro o una nueva ley que describa un sistema físico que aún no se ha explicado, como la energía oscura.

Sin embargo, no todos los investigadores están tan entusiasmados con la nueva idea. Tim Maudlin, profesor de filosofía en la Universidad de Nueva York, que no participó en el nuevo trabajo, afirma que no hay evidencia a favor del concepto y hay mucho en contra, como que ciertas leyes de la física que se han medido son las mismas hoy en día fueron poco después del Big Bang. Además, si las leyes del universo están evolucionando, Maudlin piensa que debe haber un conjunto inmutable de leyes más grande que gobierne ese cambio, lo que niega la idea de un sistema autodidacta.

“Cuando miramos las leyes fundamentales, como la ecuación de Schrödinger o la relatividad general, no se ven aleatorias en absoluto”, dijo Maudlin a Live Science. “Se pueden escribir matemáticamente de formas muy restringidas sin muchos parámetros ajustables”.

Peter W. Evans, filósofo de la Universidad de Queensland en Australia, que no participó en el nuevo estudio, tampoco se sintió atraído inicialmente por el nuevo trabajo, pero Evans está de acuerdo con tomarse el tiempo para enfoques poco ortodoxos de preguntas radicales como “¿Por qué el universo es como es?” Tales enfoques, incluso si no son fructíferos en sí mismos, podrían conducir a ideas inesperadas, que podrían abrir nuevas puertas para aprender sobre el universo, dijo a Live Science en un correo electrónico.

Los investigadores detrás del nuevo estudio reconocen que su trabajo es solo preliminar y no pretende ser una teoría final, sino una forma de comenzar a pensar en las cosas de una manera nueva. En última instancia, aunque el documento no llega a ninguna conclusión sobre qué tipo de modelo podría usarse para describir nuestro universo, sí plantea la posibilidad de que el universo pueda aprender.

“Creo que al final de esto, nos quedamos con muchas preguntas abiertas y ciertamente no pudimos probar nada”, dijo Cunningham a Live Science. “Pero lo que realmente pretendíamos es iniciar una discusión”.

Fuente: Live Science.

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