.AI Learned the Rules of the Universe and That Became a Problem
mss(magic square system)master:jk0620
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
https://www.facebook.com/junggoo.lee.54/photos_by
Starship version space science
itjuvc6NFew?si=J6pUkilrrFNIM0yk5M7
.AI Learned the Rules of the Universe and That Became a Problem
메모 2606160428_소스1.재해석【()】
소스1.
https://scitechdaily.com/ai-learned-the-rules-of-the-universe-and-that-became-a-problem/
1.
인공지능이 우주의 법칙을 학습했고, 그것이 문제가 되었다.
_본 연구에 사용된 Quijote 시뮬레이션에서 얻은 두 이미지입니다. 두 이미지는 우주의 동일한 영역을 서로 다른 우주론적 모델로 나타낸 것입니다.
1-1.
_위쪽 이미지는 표준 ΛCDM 모델에 해당하고, 아래쪽 이미지는 질량이 있는 중성미자와 수정된 중력을 가진 우주를 보여줍니다.두 이미지의 차이는 미묘하지만, 근본적인 물리적 변화가 우주 구조의 형성 및 분포에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 보여줍니다.
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
#1.표준 ΛCDM 모델이란?
//표준 \(\Lambda \)CDM 모델(Lambda-CDM model)은 빅뱅 이후 현재까지 우주의 기원, 진화 및 구조 형성을 설명하는 가장 널리 받아들여지는 표준 우주 모형입니다.
아인슈타인의 일반상대성질을 기반으로, 우주가 '암흑 에너지'와 '차가운 암흑물질', 그리고 '보통 물질'로 이루어져 있다고 설명합니다.
1. 이름의 의미
\(\Lambda \)(람다, 우주상수): 우주 가속 팽창의 원인인 암흑 에너지를 의미합니다.
CDM(차가운 암흑물질, Cold Dark Matter): 빛을 내지 않고 중력으로만 상호작용하며, 속도가 매우 느린(차가운) 형태의 물질입니다. 은하와 같은 우주의 거대 구조가 형성되는 뼈대 역할을 합니다.
2. 우주의 구성 비율
현재 우주의 전체 에너지와 물질은 대략 다음과 같은 비율로 구성되어 있다고 가정합니다.
암흑 에너지: 약 68~70% (우주를 점점 더 빠른 속도로 팽창시킵니다.)
암흑 물질: 약 26~27%
일반 물질(원자, 별, 행성 등): 약 4~5%
3. 모델이 설명하는 주요 내용
우주의 가속 팽창: 과거에는 팽창 속도가 느려졌으나, 현재는 암흑 에너지의 영향으로 팽창 속도가 점점 더 빨라지고 있음을 설명합니다.
우주의 거대 구조: 차가운 암흑물질이 중력적 중심 역할을 하여 은하와 은하단이 그물망처럼 얽힌 우주 거대구조를 형성하는 과정을 설명합니다.
빅뱅의 흔적: 빅뱅 초기 우주에서 퍼져나간 빛인 '우주 배경 복사'를 수학적이고 물리적으로 잘 뒷받침합니다.
4. 한계와 논쟁
Quora의 일부 천문학 토론에 따르면, 현재 이 모델은 우주의 과거 진화와 구조를 설명하는 데는 매우 유용하지만, 암흑 물질과 암흑 에너지의 실체가 명확히 규명되지 않았고,
최근 관측 데이터와 모델 예측값 사이의 일부 오차가 발견되면서 완전한 이론은 아니라는 과학자들의 지적도 존재합니다.
^^^^&&&&
ΛCDM는 msoss일 가능성도 있다. 그러면 완전한 이론이 될 가능성도 있다. 으음. 160303.
CDM(차가운 암흑물질, Cold Dark Matter)의 cdm은 msbase.normal_matter를 끌어드려 charge=zerosum을 구현한 magicsum.state이기 때문에,
^^^^^^^더러는 hotintro.msbase에 대응하는 암흑물질 , sample4.coldside.msoss가 바로 CDM(차가운 암흑물질, Cold Dark Matter):ΛCDM일 가능성이 농후하다. 허허. 06160408.
sample4.msoss(standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
】
1-2.
_(인공지능은 새로운 물리학 탐구를 가속화할 수 있지만, 때로는 너무 많은 것을 알고 있어서 바로 눈앞에 있는 것을 보지 못할 수도 있다.)
_새로운 연구에 따르면 인공지능은 새로운 물리 법칙을 찾는 데 드는 비용과 시간을 크게 줄여줄 수 있다고 합니다.
2.
_이 연구는 학술지 '우주론 및 천체입자물리학 저널 ( JCAP )'에 발표되었습니다. 하지만 이 연구는 예상치 못한 단점도 지적합니다.
_특정 상황에서 인공지능은 (기존 학습에 지나치게 의존하게 되어 진정으로 새로운 현상을 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다)는 것입니다.
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
【&&&&&a1.() 우연의 일치인지는 모르나, 대략 30여분 가량 ai관련 글이 재접속에 의해 사라졌다. Ai가 엉뚱한 답변으로 기존 데이타를 끌고와 질의자를 학습 시키려들었다. 아는체 하는데,
그래서 'webb정보는 라그랑주 L2주변에 온 심우주 빛의 우물안 데이타 아닌가?' 다각적으로 물었더니, 여전히 심우주를 직접 전달한 정보이라는 것이다. 이는 질의자의 의구심을 증폭 시킬 뿐이다.
Webb에는 관측장비가 있고 그 렌즈안에 들어온 데이타를 우주원리를 인용하여 해석할 뿐이지 않나?
>>>>인공지능이 새로운 환경에 적응하지 못하는 이유는 기존 데이타에 너무 많이 의존하는 점이다. 더 많은 경우수와 가설로 학습하기 보다는 기존지식을 지키려고 질의자를 무식한 자로 보는 태도를 보인다.
^^^(*)이는 인간의 생물학적 두뇌가 직관력과 상상력으로 데이타더미로 넘어서 중성미자 msnoss나 nk2뮤온전자 01 양성자와 반응하여 우주 원자를 만들 수 있다는(*!!!!!!!!!!!!)
나의 획기적인 가설 처럼 바라보는 것을 인정하지 않으려는 방식이다. 어허.2606160253. 이는 기존 지식들의 타성과 유사하여 엉뚱한 대답으로 회피하는 경향도 보인다.
>>>>>ai가 더 진화하려면 많은 메모리와 전력이 필요하다. 인간은 자연 두뇌의 메모리와 직관력으로 에너지 소모없이 복잡하고 난해한 과학 문제를 우연히 꿰뚫어 보기도 한다. 어허. 2706151244.
주목들 하라!!
&&&&&&a2.() ai와 천문관측 webb에 너무 많이 의존하면 인류의 미래문명과 우리우주가 cpls.pointer.intro.fractal_universe로 실종될 가능성도 있어 보인다. 어허. 2606160539.
물론,대안 이론은 존재한다. 우주자체 큰 스케일에서 magicsum이론을 받아드리면 우리우주가 다중우주안에 먼지 부스러기나마 존재할 수 있음이여.
그 먼지조차 받아드리기 싫다면 AI.webb_data나 신봉하고 그냥 무의미한 주검과 어둠의 존재로 사라지든지..허허. 0542.0556.
】
2-1.
_인공지능은 우주론에서 중요한 도구로 자리매김하여 연구자들이 우주에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 도움을 주고 있습니다.
그러나 현재 표준 우주론 모델인 ΛCDM을 넘어서는 아이디어를 연구하는 것은 여전히 엄청난 계산 비용을 수반하는 난제입니다.
_ΛCDM 모형은 우주의 팽창과 은하의 대규모 분포를 포함하여 우주의 많은 관측된 특징을 성공적으로 설명하지만, 과학자들은 이 모형이 우주의 모든 것을 설명하지는 못한다고 생각합니다.
_(최근 관측 결과는 질량이 큰중성미자, 변형된 중력, 진화하는 암흑 에너지와 같은 현상들이 현재 모형으로는 설명할 수 없는 새로운 물리적 현상)을 드러낼 수 있음을 시사합니다.
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
【&&&&&&b1.() 질량이 큰 중성미자는 qqcell.parpi.bosons.msbase에서 나타난다.
>>>>> 변형된 중력 msoss, 암흑에너지 eqpms을 ΛCDM 모형이 제대로 설명하지 못하는 결정적인 이유는 암흑 물질과 에너지를 설명하는 통합이론의 부재 탓이다.
】
3.
_이러한 가능성을 탐구하려면 연구자들은 서로 다른 물리적 가정을 기반으로 하는 방대한 양의 가상 우주에 대한 상세한 시뮬레이션을 생성해야 합니다. 이러한 시뮬레이션을 제작하는 데는 막대한 컴퓨팅 능력과 시간이 요구되는 경우가 많습니다.
3-1.편입 학습은 더 빠른 경로를 제공합니다.
_연구진은 전이 학습이라는 기계 학습 접근 방식이 그러한 부담을 줄일 수 있는지 조사했습니다.
_전이 학습은 AI 시스템이 한 작업에서 얻은 지식을 활용하여 다른 작업을 더욱 효율적으로 학습할 수 있도록 해줍니다. AI는 처음부터 다시 시작하는 대신, 이미 학습한 내용을 바탕으로 새로운 작업을 수행합니다.
_이번 연구를 위해 연구팀은 먼저 ΛCDM 기반 시뮬레이션을 사용하여 신경망을 훈련시켰습니다.사전 훈련이라고 알려진 이 초기 훈련 과정은 인공지능이 새로운 물리 현상을 포함하는 더욱 복잡한 우주론적 모델에 노출되기 전에 기초를 다질 수 있도록 해주었습니다.
3-2.
_“미래의 응용 분야에 중요한 토대를 제공할 것으로 기대하고 있습니다.
_차세대 우주론 조사에서 우주에 대한 전례 없는 양의 고정밀 데이터가 생성되기 시작함에 따라 전이 학습의 가치는 더욱 높아질 수 있습니다.
신중하게 활용한다면 전이 학습은 과학자들이 표준 모형을 넘어서는 물리학을 탐구하는 동안 해당 정보를 훨씬 효율적으로 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
질의#2.AI 시스템이란?
Ai답변//AI 시스템(인공지능 시스템)은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 등 지능적 행동을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 말합니다.
대규모 데이터를 기반으로 패턴을 스스로 인식하고 예측하여, 명시적으로 프로그래밍되지 않은 복잡한 작업도 유연하게 수행할 수 있는 것이 핵심입니다.
주요 핵심 기술
머신러닝 (Machine Learning): 기계가 방대한 데이터를 학습하고 그 안에서 규칙을 찾아내어 스스로 발전하는 기술입니다.
딥러닝 (Deep Learning): 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공신경망을 활용해 더 복잡하고 고차원적인 데이터(이미지, 음성 등)를 처리하는 기술입니다.
생성형 AI (Generative AI): 텍스트, 이미지, 오디오 등 기존 데이터를 학습하여 이용자의 요구에 맞는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 최신 AI 기술입니다.
작동하는 방식 (3요소)
데이터: AI가 학습할 수 있는 방대한 양의 텍스트, 이미지, 수치 정보입니다.
알고리즘: 데이터를 분석하고 학습하여 원하는 결론을 도출해내는 논리적 규칙(모델)입니다.
컴퓨팅 파워: 복잡하고 거대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 하드웨어 인프라(GPU, 대규모 서버 등)입니다.
활용 사례 및 분야
업무 및 생산성: 데이터 분석, 문서 요약, 번역, 이메일 자동 작성
일상 생활: 챗봇(예: OpenAI의 ChatGPT), 스마트폰 음성 비서, AI 검색 엔진
산업 및 제조: 공장 설비 모니터링, 안전 관리 예측, 자율주행, 의료 이미지 진단 .
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
【&&&&&b1.()나는 그동안 인터넷 구글 검색기를 이용하여 단답을 지식을 찾아냈다.
>>>>하지만 이젠 검색기 질문에 답하는 수준이 되어 최근에는 천문관측에 주로 의문을 가지고 질의했다.
^^&& 그리하여 보다 많은 정보를 취합하고 인간의 뇌도 더 빠르게...
^^^수퍼 ai가 도저히 흉내낼 수 없는 인간 생물학적 두뇌의 상상력이나 직관이 만들어낸 우주적 규모의 추론과 가설을 susqer 얽힘의 순간 속도로 새로운 기존 지식의 범위를 사실을 알아낼 수 있으리라. 으음. 0359. 어허.0400.01.
인간의 생각은 빅데이타 없이도 새로운 자연현상을 직감으로 알아낼 지적 잠재력이 있어 보인다. 으음. 0405.
>>>>그래서 이제는 보다 적극적으로 기계적인 인공지능 검색기를 활용하여, 내 magicsum 이론을 더 정교하고 확고히 하는데, 빠른 시일내 자동으로 정립할 수 있도록 욕심이 생겼다. 허허. 06160323.25.
】
댓글