PUO' L'UNIVERSO APPRENDERE?

Può l'universo imparare?  

Un team di scienziati pensa che la risposta sia "sì". Sbalorditivo sicuramente ma l'universo potrebbe insegnare a se stesso come evolversi in un cosmo migliore e più stabile. Questa è l'idea avanzata proposta da un team di scienziati che affermano di reinventare l'universo proprio come Darwin ha rinnovato la nostra visione del mondo naturale.
La controversa nuova idea tenta di spiegare perché le leggi della fisica sono come le vediamo e la fa usando un quadro matematico per descrivere varie teorie proposte in fisica, come le teorie dei campi quantistici e la gravità quantistica. Il risultato è un sistema simile a un programma di apprendimento automatico.
Gli scienziati hanno scoperto numerose leggi fisiche e quantità con valori fissi per definire l'universo. Dalla massa di un elettrone, alla forza di gravità, ci sono molte costanti specifiche nell'universo che ad alcuni sembrano arbitrarie, dati i loro valori precisi e apparentemente senza schemi.
L'autore dello studio il fisico William Cunningham, responsabile software presso la start-up di calcolo quantistico Agnostiq ha affermato che "uno degli obiettivi della fisica fondamentale in questi giorni è non solo capire quali sono le leggi della fisica, ma perché sono come sono, e perché assumono le forme che hanno". "Non c'è davvero una ragione ovvia per cui un insieme di leggi dovrebbe essere preferito a un altro".
Per rispondere a questa domanda il gruppo si è chiesto se il modo in cui vediamo l'universo oggi sia solo un modo in cui l'universo è esistito precedentemente. Forse le leggi della fisica  che osserviamo oggi solo solo alcune  delle tante che hanno caratterizzato l'universo in passato e che quindi l'universo stesso si stia evolvendo imparando dai suoi errori.
Per avere un universo in evoluzione, i ricercatori hanno proposto un'idea chiamata universo autodidattico; ovvero un universo che autoapprende. In questo caso, l'apprendimento avverrebbe in modo simile a come funziona un algoritmo di apprendimento automatico, in cui il feedback in una fase influenza la successiva, con l'obiettivo di raggiungere uno stato energetico più stabile. .
Seguendo questa idea, il gruppo ha sviluppato una possibile struttura attraverso la quale l'universo potrebbe imparare, attingendo alla matematica a matrice - un modo di eseguire  matematica organizzata in righe e colonne - reti neurali e altri principi di apprendimento automatico. In pratica, hanno studiato se l'universo potesse essere di fatto un enorme computer di apprendimento. il co autore Lee Smolin, fisico presso il Perimeter Institute for Theoretical Physics, a Waterloo, in Canada ha quindi aggiunto: "Stiamo cercando di cambiare la conversazione nello stesso modo in cui Darwin il biologo ha dovuto cambiare la conversazione per ottenere una comprensione più profonda dell'argomento".
 
 

Davvero siamo di fronte a un universo alla Darwin?  

Più o meno come una falena può evolversi per mimetizzarsi meglio, un universo autodidatta potrebbe evolversi verso uno stato più elevato, che in questo caso potrebbe significare andare verso uno stato energetico più stabile e ottimizzarsi. Secondo il quadro matematico sviluppato dai ricercatori, questo sistema poteva solo andare avanti, con ogni iterazione che creava un universo migliore o più stabile di prima. Le costanti fisiche che misuriamo oggi sono valide solo ora e potrebbero essere state valori diversi in passato.
Il team ha scoperto che alcune teorie della gravità quantistica e dei campi quantistici note come teorie di gauge, una classe di teorie che mirano a formare un ponte tra la teoria della relatività speciale di Einstein e la meccanica quantistica per descrivere le particelle subatomiche, potrebbero essere mappate o tradotte nel linguaggio della matrice matematica, creando un modello di sistema di apprendimento automatico. Questa connessione ha mostrato che in ogni iterazione o ciclo del sistema di apprendimento automatico, il risultato potrebbero essere le attuali leggi fisiche dell'universo.
Il team di ricerca sta cambiando la conversazione nello stesso modo in cui Darwin ha dovuto cambiare la conversazione per ottenere una comprensione più profonda dell'argomento.Il team, dopo l'idea di base, creerà un modello completo dell'universo che potrebbe aprire nuove porte alla comprensione del nostro cosmo.
"Una prospettiva entusiasmante è che potresti usare uno di questi modelli e forse estrarre qualcosa di nuovo", lo sostiene  Cunningham. Ad esempio scoprire la fisica per un nuovo tipo di buco nero, o una nuova legge che descrive un sistema fisico che non è stato ancora spiegato, come l'energia oscura.Tuttavia, non tutti i ricercatori sono così entusiasti della nuova idea. Tim Maudlin, un professore di filosofia alla New York University, che non è stato coinvolto nel nuovo lavoro, afferma che non ci sono prove per il concetto mentre ce ne sono molte contro di esso. Per esempio che certe leggi della fisica che sono state misurate sono le stesse oggi come erano poco dopo il Big Bang. Inoltre, se le leggi dell'universo si stanno evolvendo, Maudlin pensa che ci debba essere un insieme di leggi immutabile più ampio che governa quel cambiamento, il che nega l'idea di un sistema autodidatta.
"Quando osserviamo le leggi fondamentali, come l'equazione di Schrödinger o la relatività generale, non sembrano affatto casuali", ha detto Maudlin a WordsSideKick.com. "Possono essere scritti matematicamente in modi molto strettamente vincolati con non molti parametri regolabili. Che si sia pro o contro, questi approcci, anche se non fruttuosi di per sé, potrebbero portare a idee inaspettate, che potrebbero aprire nuove porte per conoscere l'universo.
I ricercatori dietro il nuovo studio riconoscono che il loro lavoro è solo preliminare e non inteso come una teoria finale, ma piuttosto un modo per iniziare a pensare alle cose in un modo nuovo. In definitiva, mentre il documento non arriva a nessuna conclusione su quale tipo di modello potrebbe essere utilizzato per descrivere il nostro universo, pone la possibilità che l'universo possa imparare e fare meglio proprio come noi esseri umani.
 
Fonte: studio pubblicato originariamente su Live Science - credito immagine Michael Stevenson/UIG via Getty Images