摘要

本文探讨了自主学习机器的物理学原理，特别是通过一系列元架构调整，使无监督学习系统能够完全独立于外部能源，演变成一个自给自足的物理系统，具有持续学习的内在动力。文章通过自动编码器模型展示了如何通过逐步的范式转变深刻改变我们对学习和智能的理解。通过将学习重新概念化为一种寻求能量的过程，文章强调了在学习系统中实现真正自主性的潜力，从而弥合了算法概念和智能物理模型之间的差距。

原理

文章提出了一种新的自主学习模型，该模型基于信息准确预测时可以转化为能量源的发现。通过增强其预测能力，AI代理可以潜在地增加其能量储备以供内部使用。预测需要计算，这可能会产生额外的能量成本。然而，根据可逆计算的理论，任何计算都可以以能量中性的方式执行，这意味着在此模型中进行预测不会导致任何净能量消耗，只会增加能量收益。这种数字自主模型通过利用信息的物理属性，将学习过程与能量获取直接关联，从而实现自主学习。

流程

文章通过逐步改造经典的自动编码器模型，展示了如何将其转变为物理自主学习系统。首先，通过引入内部学习循环，将外部错误控制机制内部化，消除了对外部错误的依赖。然后，通过数字共振模型，展示了如何通过内部学习循环构建自给自足的自主学习模型。最后，通过完全抛弃数字框架，提出了模拟共振模型，该模型可以在纯物理共振系统中实现。这些步骤通过最小化的修改，逐步深化了我们对学习过程的理解，并展示了如何通过物理原理实现自主学习。

应用

文章提出的自主学习模型具有广泛的应用前景，特别是在需要长时间独立运行的系统中，如太空探索、远程监控和自主机器人。通过实现能量自给自足，这些系统可以在没有外部能源支持的情况下持续学习和适应环境。此外，这种模型还为理解自然界中的自主学习系统提供了新的视角，有助于开发更高效和自适应的AI系统。