Вселенная - это нейросеть?⁠⁠

Спойлер - нет.

В физике есть проблема, от которой у теоретиков болит голова уже почто сто лет. Есть две теории - квантовая механика и общая теория относительности. Обе работают. Обе подтверждены экспериментами с невероятной точностью. Но вместе они не стыкуются. Квантовый мир вероятностей и суперпозиций отказывается дружить с геометрией искривлённого пространства-времени. Физики перепробовали, кажется, все: струны, петли, дополнительные измерения. А что, если ответ лежит не в области геометрии, а в области... компьютерных наук?

В августе 2020 года профессор физики Университета Миннесоты Виталий Ванчурин опубликовал в журнале Entropy работу, которая на первый взгляд тянет на сценарий к третьему сезону "Мира Дикого Запада" [1]. Статья называлась: "The world as a neural network" - "Мир как нейронная сеть". Идея была проста: вся наша Вселенная, на самом фундаментальном уровне - это не набор полей и частиц, а одна гигантская, самообучающаяся нейронная сеть.

Как из нейросети получить квантовую механику и гравитацию?

Ванчурин не был бы физиком-теоретиком, если бы ограничился одной красивой метафорой. Он построил для своей гипотезы строгий математический аппарат. Все переменные во Вселенной он предлогает разделить на два типа:

- Обучаемые переменные. Это, грубо говоря, "веса" космической нейросети. Они постоянно меняются в процессе "обучения". К ним можно отнести состояния квантовых полей, которые находятся в непрерывной динамике.

- Скрытые переменные. Это "архитектура" сети. Более стабильные параметры, такие как фундаментальные физические константы (скорость света, постоянная Планка и так далее).

Дальше интереснее. Ванчурин математически показывает, что когда такая сеть учится и стремится минимизировать свою "функцию потерь" (по сути - энтропию), динамика её обучаемых переменных начинает подчиняться уравнениям, которые физики уже много лет знают. Вблизи равновесия поведение сети описывается уравнениями Маделунга - а это прямой путь к квантовой механике. А вдали от равновесия, на макроуровне, динамика обучения приводит к уравнениям Гамильтона-Якоби и, в конечнм счёте, к эйнштейновской общей теории относительности.

Более того, Ванчурин показал, что энтропия, которую производит такая сеть в процессе обучения, может быть описана тем же самым математическим выражением, которое лежит в основе ОТО - действием Эйнштейна-Гильберта. Проще говоря, квантовые скачки и искривление пространства-времени - это не фундаментальные свойства реальности, а прсто то, как выглядит процесс обучения одной очень большой нейросети.

Не убедительно?

Идеи Ванчурина не одинок. В марте 2021 года на arXiv появилась ещё одна работа, написанная большой международной командой, в которую вошли, в том числе, известный космолог Ли Смолин и футуролог Джарон Ланье [2]. Статья называется "The Autodidactic Universe" - "Самообучающаяся Вселенная".

Авторы пошли ещё дальше. Они предположили, что Вселенная не просто является нейросетью, но и учится своим собственным законам, исследуя гигантский ландшафт возможных физических теорий. Они строят математическую модель, в которой эволюция физических законов (например, смена одной фазы расширения Вселенной на другую) соответствует процессу машинного обучения без учителя. То есть Вселенная пробует разные варианты своей "архитектуры" и останавливается на тех, которые оказываются наиболее стабильными и эффективными.

Эта гипотеза даёт неожиданный, но интересный ответ на один из самых мучительных вопросов физики: "Почему законы природы именно такие, какие есть?". Ответ в духе дарвиновской эволюции: потому что они "выжили" в процессе космологического обучения. Более того, эта идея продолжает развиваться: в декабре 2025 года на arXiv появилась еще одна работа "The Universe Learning Itself", которая прослеживает непрерывную цепь от Большого взрыва до возникновения искусственного интеллекта, рассматривая всё это как эволюцию динамики самообучающейся системы [3].

Где подвох?

Как и у любой гипотезы, у "Вселенной-нейросети" есть серьёзные критики. Главный упрёк - риск тавтологии. Противники гипотезы говорят: если всё на свете можно описать как процесс обучения нейросети, то это понятие становится настолько широким, что теряет всякую объяснительную силу. Это всё равно что сказать: "Всё состоит из атомов". С одной стороны - правда, с другой - не очень-то и помогает понять, почему котики порабощают пикабу.

В эссе 2025 года, посвящённом разбору гипотезы Ванчурина, эта мысль формулируется ещё точнее: "Сказать, что Вселенная - это нейросеть, так же осмысленно, как сказать, что она часовой механизм (XVII век), паровая машина (XIX век) или компьютер (XX век)" [4]. Это красивая и глубокая метафора, но пока не более того.

Кроме того, научная теория должна быть фальсифицируемой - то есть должна существовать возможность доказать её ложность. Сам Ванчурин в интервью честно признаёт, что его теория пока нефальсифицируема [5]. Чтобы её опровергнуть, нужно найти такое физическое явление, которое в принципе не может быть смоделировано нейронной сетью. А учитывая, что нейросети сегодня умеют аппроксимировать практически любую функцию, эта задача выглядит невероятно сложной.

И таки шо из этого следует?

А ничего. Пост написан чисто развлечения для. Гипотеза показалась мне забавной. Ну и, наверное, как попытка внести разнообразие в окружающие нас сиськи и котиков.

Пруфы:

1. Vanchurin V. The World as a Neural Network // Entropy. - 2020. - Vol. 22, no. 11. - P. 1210. arXiv:2008.01540

2. Alexander S., Cunningham W., Lanier J., Smolin L., et al. The Autodidactic Universe. arXiv:2104.03902 (март 2021)

3. Singh N., Vanchurin V. The Universe Learning Itself. arXiv:2512.08934 (декабрь 2025)

4. Обучаемая Вселенная: рецензия на статью о гипотезе Ванчурина // Teletype. - 2025.

5. Tangermann V. A Scientist Says the Universe Itself Is a Giant Neural Network // Futurism. - September 2020.