Matemaatikaprofessor Sophie Langer: tehisintellekti dekrüpt!

Matemaatikaprofessor Sophie Langer: tehisintellekti dekrüpt!

Bochum, Deutschland - Tehisintellekti maailm (AI) kogeb olulisi muutusi matemaatika edenemise kaudu. Ruhri ülikooli Bochumi matemaatilise statistika professor alates 2025. aasta aprillist Sophie Langer on intensiivselt pühendatud neuronaalsete võrkude uurimisele - tehnoloogiale, mis on üha enam AI arendamise keskmes. Langer rõhutab, et närvivõrke, mis õpivad ulatuslikest andmetest sõltumatult, peetakse sageli "musta kasti"; Selle aluseks olevad õppeprotsessid on sageli arusaamatud. Teie eesmärk on välja töötada lihtsustatud mudeleid, mis muudavad nende võrkude toimimise seletatavaks. See "mammuti ülesanne" näitab lünka teoreetilise matemaatika ja AI praktilise rakenduse vahel. ruhr-undritätät bochum Noorte näitlemise kohta.

Neuraalvõrkude algus ulatub tagasi üle 70 aasta, kui need olid esmakordselt kavandatud meetodina inimese aju toimimise uurimiseks. Sellest ajast alates on selle tehnoloogia rakendused märkimisväärselt laienenud ja neid võib leida automaatsest tõlkest, näotuvastusest ja sellistest mängudest nagu Go and Chess. Vaatamata nende õnnestumisele on närvivõrkudel raskusi täpsete matemaatiliste ülesannete lahendamisega, eriti sümboolsete matemaatikaprobleemide, näiteks integreeritud ja diferentsiaalvõrrandite korral. spektrum kirjeldab seda Facebooki uurijate jaoks. Matemaatilised kasutamise väljakutsed, muutes matemaatilised probleemid masinate jaoks mõistetavaks vorminguks. See võimaldab võrkudel leida lahendusi, mis ületaksid muud matemaatikatarkvara.

Matemaatilise teooria tähtsus

Kui Sophie Langer tegeleb närvivõrkude ettevalmistamisega teoreetilisel tasandil, näitab Lample'i ja Chartoni uurimine, et olulist edu saavutatakse ka praktilisel tasandil. Teie meetod on suutnud enamiku 5000 testivõrrandi, eriti integraalide ja vähem kui ühe sekundiga seotud probleemid õigesti lahendada. See ületas kiiruse ja täpsuse osas tavapäraseid matemaatikaprogramme ning näitab, kuidas närvivõrkudel on potentsiaal matemaatikat edendada.

Sellegipoolest on kriitilisi hääli. Eksperdid rõhutavad, et närvivõrgud pole kõiki funktsionaalseid tüüpe põhjalikult testinud ja et neil pole tõelist matemaatilist tunnetust. Need võrgud tegelikult toimivad mõistmine on keeruline väljakutse. Langer ise märgib, et teadusringkonnad seisavad endiselt silmitsi närvivõrkude mehhanismide parema mõistmise ülesandega. Oma pühendumusega ei taha ta mitte ainult teooriat arendada, vaid julgustab ka teisi naisi matemaatikaga ilma reservatsioonideta hakkama saama ja aktiivselt osalema teaduses.

tehisintellekti ja matemaatika tulevik

Neuraalvõrkude arendamine ja optimeerimine pole seetõttu mitte ainult teaduslik väljakutse, vaid ka sotsiaalne. Sophie Langer nõuab naiste tugevamat osalemist matemaatilistes erialades ja tahaks üle saada eelarvamustest, mis sageli põhjustavad teadlaste panust, et nad ei leia sama tunnustust kui nende meeskolleegide oma. Tema isiklik karjäär, alates doktorikraadi õppimisest kuni professorini, on eeskujulik naise tõusule piirkonnas, kus domineerivad mehed.

Matemaatika ja AI vaheline seos muutub tulevikus jätkuvalt olulisemaks. Uuenduslikud lähenemisviisid, mida teadlased Facebookis jätkavad, võiksid viia isegi uute teoreemide automaatse väljatöötamiseni, mis võib muuta matemaatika ja tehisintellekti koosmõju. Kuid küsimused, kuidas närvivõrgud neid väljakutseid haldavad, ja millist rolli nad matemaatilistes uuringutes mängivad, on endiselt põnevad ja pakuvad palju ruumi edasiseks arenguks.