做地理学家的一大乐趣在于，我们可以扮演创造宇宙的造物主角色。这种创造性的观察和计算使我们得以描绘出一个宏观的宇宙图景。据地理学家的研究，如果我们从上帝的角度看，宇宙实际上是一张巨大的网。这张网结构复杂，由可见物质和不可见的暗物质构成，其形态受引力和宇宙收缩的影响。

这张大网由几个关键部分组成：一种是“结”，周围物质聚集在一起；另一种是“丝”，高密度区域形成连绵不断的丝状带；还有一种是“片”，像带状结构环绕着广阔的虚空。在银河系附近，存在一个相当于1000个银河系大小的巨大虚空。

地理学家曾利用计算机模拟技术来重现宇宙网的结构。具体而言，他们会选取一个大约为银河系一万倍边长的立方体空间，放入数亿个粒子，每个粒子代表银河系质量的百分之一。这些粒子被赋予适当的初始位置和速度，通过引力相互作用，从宇宙大爆炸后的几千万年演进至今日。这样便在计算机上生成了一个迷你版的宇宙网。若要生成像银河系一样的星系，则需要添加更多细节，包括各种气体成分，这里暂不详述。

然而，这种计算机模拟方法需要消耗大量内存和计算时间，是否存在更为高效的方法？答案是肯定的，那就是机器学习技术。机器学习是一种人工智能的概念，它使计算机能够通过算法学习各种原理。近年来备受关注的一种机器学习技术是生成对抗网络（GAN），它可以用来生成图像，其中一个网络生成图像，另一个网络判断图像的真实度。当两个网络的博弈达到最佳状态时，GAN便学会了图像的高级数学和物理表示。

将机器学习应用于宇宙学中，可以让计算机学习引力和其他物理定律。例如，在宇宙网的模拟中，GAN通过压缩信息来学习物理规律。这就像武术高手掌握了武学的核心和本质，能够灵活应对各种变化。GAN可以利用这种压缩的知识快速生成大量不同视角的宇宙网图像。

不过，GAN的学习效果受到预设条件的影响。在宇宙网中，质量较大的区域会产生更强的引力，从而影响整个宇宙网的演变。因此，在预设条件中加入质量较大的区域有助于提高生成的宇宙网的准确性。经过训练后，GAN可以在不到一秒的时间内生成新的宇宙网，且这些宇宙网的统计特性与传统方法生成的结果基本一致。这种高效的生成能力对于研究宇宙的整体性质至关重要，因为我们需要生成大量宇宙网来进行统计分析。

以下是最近的模拟结果，第一行为传统计算机模拟的宇宙网，第二行为GAN生成的宇宙网。两者在统计特性上基本一致。尽管我们可以通过模拟来描绘宇宙的一部分，但宇宙的奥秘依然深不可测，未来仍有很长的探索之路。

参考文献： Nonlinear 3D Cosmic Web Simulation with Heavy-Tailed Generative Adversarial Networks, 2020 https://financeandriskblog.accenture.com/risk/how-generative-adversarial-networks-can-impact-banking