Matematyka Profesor Sophie Langer: Odszyfrowana sztuczna inteligencja!

Matematyka Profesor Sophie Langer: Odszyfrowana sztuczna inteligencja!

Bochum, Deutschland - Świat sztucznej inteligencji (AI) ma znaczące zmiany poprzez postęp w matematyce. Sophie Langer, profesor statystyki matematycznej na Uniwersytecie Ruhr Bochum od kwietnia 2025 r., Jest intensywnie poświęcona badaniu sieci neuronalnych, technologii, która jest coraz bardziej w centrum rozwoju AI. Langer podkreśla, że ​​sieci neuronowe, które uczą się niezależnie od obszernych danych, są często postrzegane jako „czarna skrzynka”; Podstawowe procesy uczenia się są często niezrozumiałe. Twoim celem jest opracowanie uproszczonych modeli, które sprawiają, że funkcjonowanie tych sieci jest wyjaśnione. To „gigantyczne zadanie” pokazuje lukę między matematyką teoretyczną a praktycznym zastosowaniem w AI. Ruhr-Universität Bochum Zgłasza wyzwania w ich badaniach i ich życzenie, jako modelu młodych kobiet w matematyce.

Początki sieci neuronowych sięgają ponad 70 lat, kiedy po raz pierwszy zostały zaprojektowane jako metoda badania funkcjonowania ludzkiego mózgu. Od tego czasu zastosowania tej technologii znacznie się rozwinęły i można je znaleźć w automatycznym tłumaczeniu, rozpoznawaniu twarzy oraz w grach takich jak Go i Chess. Pomimo ich sukcesów sieci neuronowe mają trudności z rozwiązywaniem precyzyjnych zadań matematycznych, szczególnie w przypadku symbolicznych problemów matematycznych, takich jak równania integralne i różniczkowe. spektrum opisuje nowszą metodę naukowych naukowych Guillaume Ladrçois Charton, The NeuRonon, The Sirevoning, Sirevenving, Sirevenving, Sirevenving, Sireving, Sireving, SIRINGING. To matematyczne użycie wyzwań poprzez przekształcenie problemów matematycznych w format, który jest zrozumiały dla maszyn. Umożliwia to sieci znalezienie rozwiązań, które przytłoczyłyby inne oprogramowanie matematyczne.

Znaczenie teorii matematycznej

Podczas gdy Sophie Langer pracuje nad przygotowaniem sieci neuronowych na poziomie teoretycznym, badania Lample i Charton pokazują, że znaczny postęp jest również dokonywany na poziomie praktycznym. Twoją metodę udało się prawidłowo rozwiązać większość problemów z 5000 równań testowych, szczególnie w przypadku całek i w mniej niż jedną sekundę. Przekroczył konwencjonalne programy matematyki pod względem szybkości i dokładności i pokazuje, w jaki sposób sieci neuronowe mogą potencjalnie rozwijać matematykę.

Niemniej jednak są krytyczne głosy. Eksperci wskazują, że sieci neuronowe nie przetestowały wszystkich rodzajów funkcjonalnych i że nie mają prawdziwego poznania matematycznego. Zrozumienie, jak te sieci faktycznie działają, ujawnia się jako złożone wyzwanie. Sam Langer zauważa, że ​​społeczność naukowa wciąż stoi w obliczu zadania lepszego zrozumienia mechanizmów sieci neuronowych. Dzięki jej zaangażowaniu nie tylko chce rozwinąć teorię, ale także zachęcać inne kobiety do radzenia sobie z matematyką bez zastrzeżeń i aktywnego uczestnictwa w nauce.

Przyszłość sztucznej inteligencji i matematyki

Rozwój i optymalizacja sieci neuronowych są zatem nie tylko wyzwaniem naukowym, ale także społecznym. Sophie Langer domaga się silniejszego udziału kobiet w dyscyplinach matematycznych i chciałaby przezwyciężyć uprzedzenia, które często prowadzą do wkładu naukowców, które nie znajdują takiego samego uznania jak ich kolegów. Jej osobista kariera, od studiów po doktorat po profesurę, jest przykładem dla powstania kobiety w obszarze zdominowanym przez mężczyzn.

Związek między matematyką a AI będzie nadal ważniejszy w przyszłości. Innowacyjne podejścia, które naukowcy realizują na Facebooku, mogą nawet doprowadzić do automatycznego rozwoju nowych twierdzeń, które mogą zmienić wzajemne oddziaływanie matematyki i sztucznej inteligencji. Jednak pytania, w jaki sposób sieci neuronowe zarządzają tymi wyzwaniami i jaką rolę będą odgrywać w badaniach matematycznych, pozostają ekscytujące i oferują dużo miejsca na przyszłe osiągnięcia.