Matematikprofessor Sophie Langer: Decrypt Artificial Intelligence!

Matematikprofessor Sophie Langer: Decrypt Artificial Intelligence!

Bochum, Deutschland - Verden af ​​kunstig intelligens (AI) oplever betydelige ændringer gennem fremskridt i matematik. Sophie Langer, professor i matematisk statistik ved Ruhr University Bochum siden april 2025, er intensivt hengiven til at undersøge neuronale netværk, en teknologi, der i stigende grad er i centrum af AI -udviklingen. Langer understreger, at neurale netværk, der lærer uafhængigt af omfattende data, ofte opfattes som en "sort kasse"; De underliggende læringsprocesser er ofte uforståelige. Dit mål er at udvikle forenklede modeller, der gør funktionen af ​​disse netværk forklarbare. Denne "mammutopgave" viser den gapende kløft mellem teoretisk matematik og den praktiske anvendelse i AI. ruhr-universität bochum rapporterer om udfordringerne i deres forskning og deres ønske, som en model for unge kvinder i matematik.

Begyndelsen på neurale netværk går tilbage over 70 år, da de først blev designet som en metode til at undersøge den menneskelige hjerne. Siden da er anvendelserne af denne teknologi udvidet betydeligt og kan findes i den automatiske oversættelse, ansigtsgenkendelse og i spil som Go og Chess. På trods af deres succeser har neurale netværk svært ved at løse nøjagtige matematiske opgaver, især i tilfælde af symboliske matematikproblemer, såsom integrerede og differentialligninger. Spektrum Netværk til løsning af denne matematiske brug udfordringer ved at konvertere matematiske problemer til et format, der er forståeligt for maskiner. Dette gør det muligt for netværkene at finde løsninger, der ville overvælde anden matematik -software.

Betydningen af ​​matematisk teori

Mens Sophie Langer arbejder på forberedelse af neurale netværk på det teoretiske niveau, viser forskningen af ​​Lample og Charton, at der også gøres betydelige fremskridt på et praktisk niveau. Din metode har formået at løse størstedelen af ​​problemerne med 5000 testligninger, især for integraler og på mindre end et sekund. Det overskred konventionelle matematikprogrammer i hastighed og nøjagtighed og viser, hvordan neurale netværk har potentialet til at fremme matematik.

Ikke desto mindre er der kritiske stemmer. Eksperter påpeger, at neurale netværk ikke i vid udstrækning har testet alle funktionelle typer, og at de ikke har en reel matematisk kognition. At forstå, hvordan disse netværk faktisk fungerer, afsløres som en kompleks udfordring. Langer bemærker selv, at det videnskabelige samfund stadig står over for opgaven med bedre at forstå mekanismerne for neurale netværk. Med sit engagement ønsker hun ikke kun at udvikle teorien, men opfordrer også andre kvinder til at håndtere matematik uden forbehold og aktivt deltage i videnskab.

fremtid for kunstig intelligens og matematik

Udvikling og optimering af neurale netværk er derfor ikke kun en videnskabelig udfordring, men også en social. Sophie Langer kræver en stærkere deltagelse af kvinder i matematiske discipliner og vil gerne overvinde fordomme, der ofte fører til bidrag fra videnskabsmænd, der ikke finder den samme anerkendelse som deres mandlige kolleger. Hendes personlige karriere, fra at studere til doktorgrad til hendes professorat, er eksemplarisk for fremkomsten af ​​en kvinde i et område domineret af mænd.

Forbindelsen mellem matematik og AI vil fortsat blive vigtigere i fremtiden. Innovative tilgange, som forskerne forfølger på Facebook, kunne endda føre til den automatiske udvikling af nye sætninger, som kunne ændre samspillet mellem matematik og kunstig intelligens. Spørgsmålene om, hvordan neurale netværk styrer disse udfordringer, og hvilken rolle de vil spille i matematisk forskning forbliver spændende og giver meget plads til fremtidig udvikling.