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拉普拉斯的惡魔（Démon de Laplace）是由法國數學家皮埃爾-西蒙·拉普拉斯於1814年提出的一種科學假設。此「惡魔」知道宇宙中每個原子確切的位置和動量，能夠使用牛頓定律來展現宇宙事件的整個過程，過去以及未來。

原文翻譯

我們可以把宇宙現在的狀態視為其過去的果以及未來的因。如果一個智能知道某一刻所有自然運動的力和所有自然構成的物件的位置，假如他也能夠對這些數據進行分析，那宇宙裡最大的物體到最小的粒子的運動都會包含在一條簡單公式中。對於這智者來說沒有事物會是含糊的，而未來只會像過去般出現在他面前。

以上內容轉自wiki

看到這段我想起最近唸的SVM

若這假設是正確的，則我們可以知道的是，如果找出這個規則，就可以預測未來，而機器學習可以做的呢？我們可以將歷史當作訓練資料，餵給所要訓練的對象，藉此預測出未來，而歷史繼續發展的過程中，會不斷調整這個機器更臻完美。但是問題來了，決定未來的變數何其多，如何做到呢？若整個架構可以繁衍，就像人類的細胞般各司其職，從單一細胞繁衍成成生命體的過程，可以套用到我們所欲得到的這個預測機器，那麼他的成長能更顧及了所有的未來。

有點異想天開的呢

不過，用機器學習玩量子力學的預測有沒有人在做呢？