天文學家用人工智慧模擬宇宙，結果出乎意料！

宇宙神秘而複雜，想要揭開它更深層次的奧秘，除了進行海量觀測，還需要進行各種計算機模擬。通過計算機模擬，我們可能得到一些與觀測相符的結果，驗證現有的假說與猜測；也可能得到一些與觀測相悖的結果，從而牽引出新的問題與機制。

然而，模擬宇宙是極其繁重的工作，往往需要經歷漫長的運行時間。比如，一項研究可能需要進行數千次模擬，才能獲得有用的統計數據。而人工智慧的興起，似乎為此提供了絕佳的解決方案。

最近，一支國際天文研究小組就利用人工智慧對宇宙進行了一項模擬。他們利用人工智慧創建了一個名為D3M的複雜的三維宇宙模型，模擬了138億年來，引力對太空中數十億個粒子運動情況的影響。最終，他們得到了大大出乎意料的結果。

事情大概是這樣的，研究人員開發了一套神經網路，並用8000多份模型對其進行訓練。在完成深度學習後，人工智慧模擬了引力對宇宙中粒子運動情況的影響。為了判斷其模擬結果的可靠性，他們還用傳統的方法進行了同樣的模擬。

傳統方法有慢、快兩種模式。其中，慢模式需要花費數百個小時，可以獲得最精確的結果；快模式則只需幾分鐘。兩者所得結果之間的差異為9.3%。相比之下，人工智慧的表現極為驚艷——30毫秒就完成了模擬，而且結果與傳統快模式僅相差2.8%。這意味人工智慧在大大縮減模擬時間的同時，還能夠保證結果的準確性。

更為不可思議的是，人工智慧在僅僅接受一類模型的訓練後，居然能夠預測出宇宙其他方面的一些情況。這是什麼概念呢？正如研究人員所言——這就好比在訓練圖像識別軟體時，為其提供了很多貓和狗的圖片後，它居然具備了識別大象的能力。」對於這一出乎意料的結果，研究人員也看得一頭霧水，不知人工智慧究竟是如何做到的。

這項研究已經被發布到《美國科學院院報》上。

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