整个宇宙中的每个可观察现象都可以通过神经网络进行建模。这就意味着，从广义上讲，宇宙本身可能是一个神经网络。
明尼苏达州德卢斯大学的物理学教授Vitaly Vanchurin去年8月在arXiv预印服务器上发表了一篇令人难以置信的论文，题为“神经网络世界”。由此提出这个核心思想。
论文讨论了整个宇宙在其最基本的水平上是神经网络的可能性。论文中确定了两种不同类型的动态自由度：“可训练”变量（例如，偏差向量或权重矩阵）和“隐藏”变量（例如，神经元的状态向量）。
从根本上讲，Vanchurin的工作是在试图解释量子物理学与经典物理学之间的差距。我们知道，量子物理学在解释宇宙中正在发生的小规模变化方面做得非常出色。例如，当我们处理单个光子时，我们可以以可观察，可重复，可测量的规模涉猎量子力学。
但是，当我们开始探索时，我们被迫使用经典物理学来描述正在发生的事情，因为当我们从可观察的量子现象向经典的观察转变时，我们有点失去了思路。
理论家将神创造者、我们都生活在计算机模拟中的假设都假定为现实，对宇宙的两个最持久的解释是基于对量子力学的不同解释。被称为“平行世界”和“隐藏变量”的解释，它们是Vanchurin试图与他的“神经网络世界”理论调和的解释。
在本文中，讨论了整个宇宙在其最基本的水平上都是神经网络的可能性。这是一个非常大胆的主张。为此，Vanchurin得出以下结论，人工神经网络不仅对于分析物理系统或发现物理定律可能是有用的，而且这就是周围世界的实际运作方式。从这一方面来说，它可以被视为一切理论的建议，因此，很容易证明它是错误的。所需要做的只是找到无法用神经网络描述的物理现象。不幸的是（或者幸运的是）说起来容易做起来难。Vanchurin明确表示他没有在“平行世界”的解释中添加任何内容，但这就是最有趣的哲学含义所在的地方。
如果Vanchurin的工作在同行评审中取得成功，至少导致人们对宇宙作为一个功能全面的神经网络的想法有了更大的科学认识。更进一步的推断，如果我们都是神经网络中的所有节点，那么网络的目的是什么？宇宙是一个巨大的封闭网络，还是一个更大的网络中的单层？也许我们只是连接到同一网络的数万亿其他宇宙之一。当我们训练神经网络时，我们会运行数千或数百万个循环，直到对AI进行适当的“训练”为止。我们是否只是为数众多的机器的更大目标而进行的无数训练周期之一？等等这些，值得深思！
