Matematikprofessor Sophie Langer: Decrypt Artificial Intelligence!

Matematikprofessor Sophie Langer: Decrypt Artificial Intelligence!

Bochum, Deutschland - Världen av artificiell intelligens (AI) upplever betydande förändringar genom framsteg i matematik. Sophie Langer, professor i matematisk statistik vid Ruhr University Bochum sedan april 2025, ägnas intensivt åt att undersöka neuronala nätverk, en teknik som alltmer ligger i centrum för AI -utvecklingen. Langer betonar att neurala nätverk som lär sig oberoende av omfattande data ofta uppfattas som en "svart låda"; De underliggande inlärningsprocesserna är ofta obegripliga. Ditt mål är att utveckla förenklade modeller som gör att dessa nätverk ska förklaras. Denna "mammutuppgift" visar det gapande gapet mellan teoretisk matematik och den praktiska tillämpningen i AI. ruhr-universität bochum rapporterar om utmaningarna i deras forskning, och deras önskan, och deras önskan, och deras önskan, och deras önskan, och deras önskan, så en modell för unga kvinnor i matematik.

Början på neurala nätverk går tillbaka över 70 år när de först designades som en metod för att undersöka den mänskliga hjärnans funktion. Sedan dess har tillämpningarna av denna teknik expanderat avsevärt och kan hittas i den automatiska översättningen, ansiktsigenkänningen och i spel som Go and Chess. Trots deras framgångar har neurala nätverk svårt att lösa exakta matematiska uppgifter, särskilt när det gäller symboliska matematiska problem som integrerade och differentiella ekvationer. Spektrum describes a newer method of Facebook researchers Guillaume Lample and François Charton, the neuronal networks for solving this Matematisk användning utmaningar genom att konvertera matematiska problem till ett format som är förståeligt för maskiner. Detta gör det möjligt för nätverken att hitta lösningar som skulle överväldiga annan matematikprogramvara.

Betydelsen av matematisk teori

Medan Sophie Langer arbetar med beredningen av neurala nätverk på teoretisk nivå, visar forskningen från Lample och Charton att betydande framsteg också görs på praktisk nivå. Din metod har lyckats lösa majoriteten av problemen med 5000 testekvationer korrekt, särskilt för integraler och på mindre än en sekund. Det överskred konventionella matematikprogram i hastighet och noggrannhet och visar hur neurala nätverk har potential att främja matematik.

Ändå finns det kritiska röster. Experter påpekar att neurala nätverk inte har testat alla funktionella typer i stor utsträckning och att de inte har en verklig matematisk kognition. Att förstå hur dessa nätverk faktiskt fungerar avslöjas som en komplex utmaning. Langer själv konstaterar att det vetenskapliga samfundet fortfarande står inför uppgiften att bättre förstå mekanismerna för neurala nätverk. Med sitt engagemang vill hon inte bara utveckla teorin, utan också uppmuntra andra kvinnor att hantera matematik utan reservationer och aktivt delta i vetenskapen.

FRAMTID AV ARTIFICIAL INTELLIGENS OCH MATEMATIK

Utveckling och optimering av neurala nätverk är därför inte bara en vetenskaplig utmaning utan också en social. Sophie Langer kräver ett starkare deltagande av kvinnor inom matematiska discipliner och vill övervinna fördomar som ofta leder till att forskarnas bidrag inte finner samma erkännande som deras manliga kollegor. Hennes personliga karriär, från att studera till doktorsexamen till hennes professorat, är exemplifierande för uppkomsten av en kvinna i ett område som domineras av män.

Länken mellan matematik och AI kommer att fortsätta att bli viktigare i framtiden. Innovativa tillvägagångssätt som forskarna bedriver på Facebook kan till och med leda till den automatiska utvecklingen av nya teorier, vilket kan förändra samspelet mellan matematik och konstgjord intelligens. Frågorna om hur neurala nätverk hanterar dessa utmaningar och vilken roll de kommer att spela i matematisk forskning förblir emellertid spännande och erbjuder mycket utrymme för framtida utveckling.