Profesorica matematike Sophie Langer: Dešifrirajte umjetnu inteligenciju!

Profesorica matematike Sophie Langer: Dešifrirajte umjetnu inteligenciju!

Bochum, Deutschland - Svijet umjetne inteligencije (AI) doživljava značajne promjene kroz napredak u matematici. Sophie Langer, profesorica matematičke statistike na Sveučilištu Ruhr Bochum od travnja 2025., intenzivno je posvećena istraživanju neuronskih mreža, tehnologije koja je sve više u središtu razvoja AI. Langer naglašava da se neuronske mreže koje uče neovisno od opsežnih podataka često doživljavaju kao "crna kutija"; Osnovni procesi učenja često su nerazumljivi. Vaš je cilj razviti pojednostavljene modele zbog kojih funkcioniranje ovih mreža objašnjava. Ovaj "zadatak mamuta" pokazuje jaz između teorijske matematike i praktične primjene u AI. ruhr-universität Bochum o svojim istraživanjima u njihovim istraživanjima i njihovim istraživanjima, kao i njihovim istraživanjima, kao i njihova istraživanja, i njihovih istraživanja, kao i njihovih istraživanja, kao i njihovih istraživanja, i njihovih istraživanja.

Počeci neuronskih mreža vraćaju se više od 70 godina kada su prvi put osmišljeni kao metoda za istraživanje funkcioniranja ljudskog mozga. Od tada, primjene ove tehnologije znatno su se proširile i mogu se naći u automatskom prijevodu, prepoznavanju lica i u igrama kao što su Go i Chess. Unatoč svojim uspjesima, neuronske mreže imaju poteškoće u rješavanju preciznih matematičkih zadataka, posebno u slučaju simboličkih matematičkih problema kao što su integralni i diferencijalne jednadžbe. Spektrum Opisuje novije metode Facebooka i FRaceboume, a FRANCLLAME LACLONUME ISTRAŽIVANJA ISTRAMLLUME ISTRAŽIVANJA ISPLAMLES ISTRAŽIVANJA ISLOŽENSKA ISTRAMLERSKA ISTRAMLERS Izazovi matematičke uporabe pretvaranjem matematičkih problema u format koji je razumljiv za strojeve. To omogućava mrežama da pronađu rješenja koja bi nadvladala drugi softver za matematiku.

Važnost matematičke teorije

Dok Sophie Langer radi na pripremi neuronskih mreža na teorijskoj razini, istraživanje Lample -a i Charton pokazuje da se postiže i značajan napredak na praktičnoj razini. Vaša je metoda uspjela ispravno riješiti većinu problema s 5000 testnih jednadžbi, posebno za integrale, i u manje od jedne sekunde. Premašio je konvencionalne matematičke programe brzine i točnosti i pokazuje kako neuronske mreže mogu unaprijediti matematiku.

Ipak, postoje kritični glasovi. Stručnjaci ističu da neuronske mreže nisu detaljno testirale sve funkcionalne tipove i da nemaju pravu matematičku spoznaju. Razumijevanje kako ove mreže zapravo djeluju otkriveno je kao složen izazov. Sam Langer napominje da se znanstvena zajednica još uvijek suočava sa zadatkom boljeg razumijevanja mehanizama neuronskih mreža. Svojom predanošću ne samo da želi razviti teoriju, već također potiče druge žene da se bave matematikom bez rezervacija i aktivno sudjeluju u znanosti.

Budućnost umjetne inteligencije i matematike

Razvoj i optimizacija neuronskih mreža stoga nisu samo znanstveni izazov, već i društveni. Sophie Langer zahtijeva snažnije sudjelovanje žena u matematičkim disciplinama i željela bi prevladati predrasude koje često dovode do toga da doprinos znanstvenika ne pronađe isto priznanje kao i one svojih muških kolega. Njena osobna karijera, od studiranja do doktorata do njenog profesora, uzorna je za uspon žene u području u kojem dominiraju muškarci.

Veza između matematike i AI i dalje će postati važnija u budućnosti. Inovativni pristupi koje istraživači slijede na Facebooku mogli bi čak dovesti do automatskog razvoja novih teorema, što bi moglo promijeniti međusobnu interakciju matematike i umjetne inteligencije. Međutim, pitanja o tome kako neuronske mreže upravljaju tim izazovima i kakvu će ulogu igrati u matematičkim istraživanjima ostaju uzbudljiva i nude puno prostora za buduće razvoje.