Професор по математика Софи Лангър: Декриптиране на изкуствения интелект!

Професор по математика Софи Лангър: Декриптиране на изкуствения интелект!

Bochum, Deutschland - Светът на изкуствения интелект (AI) преживява значителни промени чрез напредък в математиката. Софи Лангер, професор по математическа статистика в университета Рур от университета в Рур от април 2025 г., е интензивно посветена на изследването на невроналните мрежи, технология, която все по -често е в центъра на развитието на AI. Лангър подчертава, че невронните мрежи, които се учат независимо от обширни данни, често се възприемат като „черна кутия“; Основните учебни процеси често са неразбираеми. Вашата цел е да разработите опростени модели, които правят функционирането на тези мрежи обясними. Тази „мамутна задача“ показва пропастта в пролуката между теоретичната математика и практическото приложение в AI. ruhr-universität bochum Доклади за предизвикателствата.

Началото на невронните мрежи се връща над 70 години, когато те са проектирани за първи път като метод за изследване на функционирането на човешкия мозък. Оттогава приложенията на тази технология се разширяват значително и могат да бъдат намерени в автоматичния превод, разпознаването на лицето и в игри като GO и шах. Въпреки успехите си, невронните мрежи имат затруднения с решаването на прецизни математически задачи, особено в случай на символични математически проблеми като интегрални и диференциални уравнения. Spektrum describes a newer method of Facebook researchers Guillaume Lample and François Charton, the neuronal networks for solving this Математическите предизвикателства за използване чрез конвертиране на математически проблеми във формат, който е разбираем за машините. Това дава възможност на мрежите да намерят решения, които биха затрупали други софтуер за математика.

Значението на математическата теория

Докато Софи Лангър работи върху подготовката на невронните мрежи на теоретично ниво, изследването на Lample и Charton показва, че значителен напредък се постига и на практическо ниво. Вашият метод е успял правилно да разреши по -голямата част от проблемите с 5000 тестови уравнения, особено за интеграли и за по -малко от една секунда. Той надвишава конвенционалните програми по математика в скорост и точност и показва как невронните мрежи имат потенциал да развиват математиката.

Въпреки това има критични гласове. Експертите посочват, че невронните мрежи не са тествали широко всички функционални типове и че нямат истинско математическо познание. Разбирането на това как тези мрежи действително работят, се разкрива като сложно предизвикателство. Самият Лангер отбелязва, че научната общност все още е изправена пред задачата за по -добро разбиране на механизмите на невронните мрежи. Със своя ангажимент тя не само иска да развие теорията, но и да насърчава другите жени да се справят с математиката без резервации и активно да участват в науката.

Бъдеще на изкуствения интелект и математика

Развитието и оптимизирането на невронните мрежи следователно са не само научно предизвикателство, но и социално. Софи Лангър изисква по -силно участие на жените в математически дисциплини и би искала да преодолее предразсъдъците, които често водят до приноса на учени, не намират същото признание като тези на техните колеги от мъжки пол. Личната й кариера - от учене до докторат до нейното професор, е примерна за възхода на жена в район, доминиран от мъже.

Връзката между математиката и AI ще продължи да става по -важна в бъдеще. Иновативните подходи, които изследователите преследват във Facebook, дори могат да доведат до автоматично развитие на нови теореми, които биха могли да променят взаимодействието на математиката и изкуствения интелект. Въпросите за това как невронните мрежи обаче управляват тези предизвикателства и каква роля ще играят в математическите изследвания, остават вълнуващи и предлагат много пространство за бъдещи развития.