Profesorul de matematică Sophie Langer: Decriptați inteligența artificială!

Profesorul de matematică Sophie Langer: Decriptați inteligența artificială!

Bochum, Deutschland - Lumea inteligenței artificiale (AI) experimentează schimbări semnificative prin progresul în matematică. Sophie Langer, profesor de statistici matematice la Universitatea Ruhr Bochum din aprilie 2025, este dedicată intens cercetării rețelelor neuronale, o tehnologie care se află din ce în ce mai mult în centrul dezvoltării AI. Langer subliniază că rețelele neuronale care învață independent de date extinse sunt adesea percepute ca o „cutie neagră”; Procesele de învățare care stau la baza sunt adesea de neînțeles. Scopul dvs. este de a dezvolta modele simplificate care să facă funcționarea acestor rețele explicabile. Această „sarcină mamut” arată decalajul între matematica teoretică și aplicarea practică în AI. ruhr-universität Bochum rapoarte despre provocările din cercetarea lor și dorința lor, ca model pentru femei tinere din actul de matematică.

Începuturile rețelelor neuronale se întorc peste 70 de ani, când au fost concepute pentru prima dată ca metodă pentru cercetarea funcționării creierului uman. De atunci, aplicațiile acestei tehnologii s -au extins considerabil și pot fi găsite în traducerea automată, recunoașterea facială și în jocuri precum Go și Chess. În ciuda succeselor lor, rețelele neuronale au dificultăți în rezolvarea sarcinilor matematice precise, în special în cazul problemelor de matematică simbolică, cum ar fi ecuațiile integrale și diferențiale. Spektrum descrie o metodă mai nouă de cercetători de Facebook Guillaume LASMENT ȘI FRANORBILUL CHARTON, NEURONAL REGERITATE GUILLUME pentru acest Provocări de utilizare matematică prin transformarea problemelor matematice într -un format care este de înțeles pentru mașini. Acest lucru permite rețelelor să găsească soluții care să copleșească alte software de matematică.

Importanța teoriei matematice

În timp ce Sophie Langer lucrează la pregătirea rețelelor neuronale la nivel teoretic, cercetarea lui LAMPLE ȘI CHARTON arată că progresele semnificative sunt realizate și la nivel practic. Metoda dvs. a reușit să rezolve corect majoritatea problemelor cu 5000 de ecuații de testare, în special pentru integrale și în mai puțin de o secundă. Acesta a depășit programele de matematică convențională în viteză și precizie și arată modul în care rețelele neuronale au potențialul de a avansa matematica.

Cu toate acestea, există voci critice. Experții subliniază că rețelele neuronale nu au testat pe larg toate tipurile funcționale și că nu au o cogniție matematică reală. Înțelegerea modului în care aceste rețele funcționează efectiv este dezvăluită ca o provocare complexă. Însuși Langer observă că comunitatea științifică se confruntă în continuare cu sarcina de a înțelege mai bine mecanismele rețelelor neuronale. Cu angajamentul ei, nu numai că dorește să dezvolte teoria, dar, de asemenea, încurajează alte femei să se ocupe de matematică fără rezerve și să participe activ la știință.

Viitorul inteligenței artificiale și al matematicii

Dezvoltarea și optimizarea rețelelor neuronale nu sunt doar o provocare științifică, ci și o socială. Sophie Langer necesită o participare mai puternică a femeilor în disciplinele matematice și ar dori să depășească prejudecățile care adesea duc la contribuțiile oamenilor de știință care nu găsesc aceeași recunoaștere ca și cele ale colegilor lor de sex masculin. Cariera ei personală, de la studierea la doctorat până la profesoara ei, este exemplară pentru ascensiunea unei femei într -o zonă dominată de bărbați.

Legătura dintre matematică și AI va continua să devină mai importantă în viitor. Abordări inovatoare pe care cercetătorii le urmăresc pe Facebook ar putea duce chiar la dezvoltarea automată a noilor teoreme, care ar putea schimba interacțiunea matematicii și a inteligenței artificiale. Cu toate acestea, întrebările despre modul în care rețelele neuronale gestionează aceste provocări și ce rol vor juca în cercetarea matematică rămân interesante și oferă mult spațiu pentru evoluțiile viitoare.