Professora de Matemática Sophie Langer: Descriptografar a Inteligência Artificial!

Professora de Matemática Sophie Langer: Descriptografar a Inteligência Artificial!

Bochum, Deutschland - O mundo da inteligência artificial (AI) experimenta mudanças significativas através do progresso na matemática. Sophie Langer, professora de estatísticas matemáticas da Universidade de Ruhr Bochum desde abril de 2025, é intensamente dedicada à pesquisa de redes neuronais, uma tecnologia que está cada vez mais no centro do desenvolvimento da IA. Langer enfatiza que as redes neurais que aprendem independentemente de dados extensos são frequentemente percebidos como uma "caixa preta"; Os processos de aprendizagem subjacentes geralmente são incompreensíveis. Seu objetivo é desenvolver modelos simplificados que tornem o funcionamento dessas redes explicáveis. Essa "tarefa gigantesca" mostra a lacuna entre matemática teórica e a aplicação prática na IA. ruhr-universität boch relatos sobre os desafios em sua pesquisa, e sua pesquisa e sua pesquisa e sua pesquisa e sua pesquisa, e os relatos de seus desafios em sua pesquisa e sua pesquisa, e os relatos de seus desafios, e os relatórios de seus desafios, e os relatórios de seus desafios.

O início das redes neurais remonta mais de 70 anos quando foram projetados como um método para pesquisar o funcionamento do cérebro humano. Desde então, as aplicações dessa tecnologia se expandiram consideravelmente e podem ser encontradas na tradução automática, reconhecimento facial e em jogos como Go e Chess. Apesar de seus sucessos, as redes neurais têm dificuldade em resolver tarefas matemáticas precisas, especialmente no caso de problemas de matemática simbólica, como equações integrais e diferenciais. spektrum descreve um metrô, o metrô do facebook, os pesquisadores do Facebook e o spektrum descreve um método do Facebook do Facebook. Desafios de uso matemático convertendo problemas matemáticos em um formato que é compreensível para máquinas. Isso permite que as redes encontrem soluções que sobrecarregariam outros softwares de matemática.

A importância da teoria matemática

Enquanto Sophie Langer está trabalhando na preparação de redes neurais no nível teórico, a pesquisa de Lample e Charton mostra que um progresso significativo também é feito em um nível prático. Seu método conseguiu resolver corretamente a maioria dos problemas com 5000 equações de teste, especialmente para integrais, e em menos de um segundo. Excedeu os programas de matemática convencionais em velocidade e precisão e mostra como as redes neurais têm o potencial de promover a matemática.

No entanto, existem vozes críticas. Especialistas apontam que as redes neurais não testaram extensivamente todos os tipos funcionais e que não têm uma cognição matemática real. Compreender como essas redes realmente funcionam é revelado como um desafio complexo. O próprio Langer observa que a comunidade científica ainda está enfrentando a tarefa de entender melhor os mecanismos das redes neurais. Com seu compromisso, ela não apenas quer desenvolver a teoria, mas também incentiva outras mulheres a lidar com a matemática sem reservas e participarem ativamente da ciência.

Futuro da inteligência artificial e matemática

O desenvolvimento e otimização das redes neurais, portanto, não são apenas um desafio científico, mas também um social. Sophie Langer exige uma participação mais forte de mulheres em disciplinas matemáticas e gostaria de superar preconceitos que geralmente levam às contribuições de cientistas não encontrarem o mesmo reconhecimento que os de seus colegas. Sua carreira pessoal, desde estudar até o doutorado e seu professor, é exemplar para a ascensão de uma mulher em uma área dominada por homens.

O vínculo entre matemática e IA continuará se tornando mais importante no futuro. Abordagens inovadoras que os pesquisadores buscam no Facebook podem até levar ao desenvolvimento automático de novos teoremas, o que poderia mudar a interação de matemática e inteligência artificial. No entanto, as questões de como as redes neurais gerenciam esses desafios e o papel que eles desempenharão na pesquisa matemática permanecem emocionantes e oferecem muito espaço para futuros desenvolvimentos.