Вложенная иерархическая модель предлагает объяснять некоторые явления с помощью иерархической модели обучения по аналогии с живыми структурами, которые могут быть вложены в другие живые структуры [1]. По сути, предполагается, что обучение в модели структурировано по слоям, которые взаимосвязаны. Внешняя реальность каждого слоя — это внутренняя модель, построенная его предшественником. Это напоминает русскую матрешку, каждая из которых вложена в другую, внося свой вклад в целое.

В этой модели каждая подструктура имеет собственное внутреннее представление мира. В результате прошлого опыта и прогнозов на будущее это живая, динамичная конструкция. Важно отметить, что это внутреннее представление не статично. Скорее, он постоянно развивается, приспосабливаясь к поступающей сенсорной информации и обратной связи от своей высшей структуры.

Однако на этом история не заканчивается. В этой концептуальной модели также присутствует структура более высокого уровня, поддерживающая собственное представление мира. Интересно отметить, что это представление представляет коллективное мировоззрение подструктур внутри него. Их внутреннее мировоззрение постоянно совершенствуется и обновляется на основе отзывов, получаемых из более широкой внешней среды.

Естественно задаться вопросом: как можно научно обосновать такую ​​сложную многоуровневую модель? Возможность проверки любой модели или, говоря более формально, ее фальсифицируемость составляет краеугольный камень любой научной модели. Принцип фальсификации [2] философа Карла Поппера должен служить нашим руководством в этом отношении: теория должна быть подвергнута проверкам, которые могут доказать ее ложность, чтобы считаться научной.

Использование моделирования является одним из многообещающих методов оценки вложенной иерархической модели. Путем численного моделирования системы мы можем проверить, согласуются ли атрибуты созданной модели с квантовыми свойствами, наблюдаемыми в реальном мире. Моделирование неизбежно будет сложным, включая большое количество численных уравнений и алгоритмов. Однако можно начать с простых игрушечных моделей и наблюдать за возникающими паттернами и поведением.

Хотя законность моделирования как метода получения научных знаний была спорной темой, она постепенно получает признание [3,4]. Моделирование систем и явлений реального мира может предоставить доказательства для гипотез. Тем не менее важно иметь в виду, что этот тип доказательств отличается от доказательств первого порядка, которые обычно получают из наблюдений и экспериментов [5].

Мы предлагаем здесь очень простую игрушечную модель, которая может проверить, может ли мир, состоящий из частиц, быть результатом внутренней модели, построенной из внешней реальности, состоящей из волн.

Модель 0: вывод о мире, основанном на частицах, на основе наблюдений за волнами

Генератор g0 создает волны на поверхности, вибрируя с частотой f0. Генератор движется с постоянной скоростью (vx0, vy0), и мы предполагаем, что волны распространяются по поверхности со скоростью v.

У нас есть множество генераторов g0, g1, g2 и т. д., создающих интерферирующие волны на поверхности.

Мы не можем наблюдать всю поверхность воды. Мы можем только наблюдать за тем, что происходит в конкретном квадрате.

Задача:
Основываясь на том, что я наблюдаю на этом маленьком квадрате, могу ли я сделать вывод, сколько здесь генераторов, с какой скоростью и в каком направлении они движутся?

Дополнительные упрощающие допущения:
- Все генераторы имеют одинаковую базовую частоту.
- Мы замеряем наблюдаемую поверхность и проводим измерения в выбранных точках.

Вопросы.
 – Будет ли предполагаемая модель отображать некоторые квантовые свойства, которые мы наблюдаем в нашем реальном мире? Будут ли частицы всплывать и исчезать «волшебным образом» из-за шума?
— Можем ли мы вывести и положение, и скорость генератора с любой точностью, или у нас будет какая-то неопределенность Гейзенберга? Будут ли коммутирующие и некоммутирующие функции вывода вести себя как коммутирующие и некоммутирующие операторы?
— Можем ли мы построить модель машинного обучения, которая эффективно делает логические выводы? Какие свойства демонстрирует такая модель?
- Будут ли некоторые модели заставлять частицы всплывать и исчезать, даже когда сигнал плоский (виртуальные частицы появляются из пустоты)?

Заключение

В конечном счете, понимание тонкостей обучения и познания через призму вложенной иерархической модели — это развивающийся процесс. Цель нашего исследования — раскрыть сложную динамику этой элегантной теории, слой за слоем, посредством тщательного наблюдения, моделирования и фальсификации.