Matematikos profesorė Sophie Langer: Dalyvuokite dirbtinį intelektą!

Matematikos profesorė Sophie Langer: Dalyvuokite dirbtinį intelektą!

Bochum, Deutschland - Dirbtinio intelekto pasaulis (AI) patiria reikšmingus pokyčius per progresą matematikos srityje. Nuo 2025 m. Balandžio mėn. Ruhr universiteto Bochum matematinės statistikos profesorė Sophie Langer yra intensyviai skirta tyrinėti neuronų tinklus - technologiją, kuri vis labiau yra AI plėtros centre. Langeris pabrėžia, kad neuroniniai tinklai, kurie mokosi nepriklausomai nuo išsamių duomenų, dažnai suprantami kaip „juodoji dėžutė“; Pagrindiniai mokymosi procesai dažnai yra nesuprantami. Jūsų tikslas yra sukurti supaprastintus modelius, kurie leidžia paaiškinti šių tinklų veikimą. Ši „mamuto užduotis“ parodo atotrūkį tarp teorinės matematikos ir praktinio taikymo AI. Ruhr-Universität bochum.

Neuroninių tinklų pradžia siekia daugiau nei 70 metų, kai jie pirmą kartą buvo suprojektuoti kaip žmogaus smegenų veikimo tyrimas. Nuo to laiko šios technologijos pritaikymai labai išsiplėtė ir jas galima rasti automatiniame vertime, veido atpažinime ir tokiuose žaidimuose kaip „Go“ ir „Chess“. Nepaisant jų sėkmės, neuroniniams tinklams sunku išspręsti tikslias matematines užduotis, ypač esant simbolinėms matematikos problemoms, tokioms kaip integruotos ir diferencialinės lygtys. Spektrum apibūdina naujesnį „Facebook“ tyrėjų „Guillaume Luille Lample“ ir „Franço“ tinklą Šie matematiniai naudojimo iššūkiai, paverčiant matematines problemas į tokį formatą, kuris suprantamas mašinoms. Tai leidžia tinklams rasti sprendimus, kurie užvaldytų kitą matematikos programinę įrangą.

Matematinės teorijos svarba

Nors Sophie Langer rengia neuroninių tinklų paruošimą teoriniu lygmeniu, „Lample“ ir „Charton“ tyrimai rodo, kad didelė pažanga taip pat daroma praktiniu lygmeniu. Jūsų metodas sugebėjo teisingai išspręsti daugumą problemų, susijusių su 5000 bandymo lygčių, ypač integralais, ir mažiau nei per sekundę. Tai viršijo įprastas matematikos programas greičio ir tikslumo tikslumu ir parodo, kaip neuroniniai tinklai turi galimybių skatinti matematiką.

Nepaisant to, yra kritinių balsų. Ekspertai pabrėžia, kad neuroniniai tinklai neišbandė visų funkcinių tipų ir kad jie neturi tikro matematinio pažinimo. Suprasti, kaip šie tinklai iš tikrųjų veikia kaip sudėtingas iššūkis. Pats Langeris pažymi, kad mokslo bendruomenė vis dar susiduria su užduotimi geriau suprasti neuroninių tinklų mechanizmus. Įsipareigojusi ji ne tik nori plėtoti teoriją, bet ir skatina kitas moteris kovoti su matematika be išlygų ir aktyviai dalyvauti moksle.

dirbtinio intelekto ir matematikos ateitis

Neuroninių tinklų kūrimas ir optimizavimas yra ne tik mokslinis iššūkis, bet ir socialinis. Sophie Langer reikalauja stipresnio moterų dalyvavimo matematinėse disciplinose ir norėtų įveikti išankstinius nusistatymus, kurie dažnai lemia mokslininkų indėlį, kuris neranda tokio paties pripažinimo kaip jų kolegų vyrai. Jos asmeninė karjera, pradedant studijomis, baigiant daktaro laipsniu ir baigiant profesoriumi, yra pavyzdinė moters augimas rajone, kuriame vyrauja vyrai.

Ryšys tarp matematikos ir AI ateityje ir toliau taps svarbesnis. Novatoriški požiūriai, kuriuos tyrėjai taiko „Facebook“, netgi gali paskatinti automatiškai sukurti naujas teoremas, kurios galėtų pakeisti matematikos ir dirbtinio intelekto sąveiką. Tačiau klausimai, kaip neuroniniai tinklai valdo šiuos iššūkius ir kokį vaidmenį jie atliks atliekant matematinius tyrimus, išlieka jaudinantys ir siūlo daug vietos ateities pokyčiams.