数学教授索菲·兰格（Sophie Langer）：解密人工智能！

数学教授索菲·兰格（Sophie Langer）：解密人工智能！

Bochum, Deutschland - 人工智能世界（AI）通过数学进步经历了重大变化。自2025年4月以来，鲁尔大学（Ruhr University Bochum）的数学统计学教授索菲·兰格（Sophie Langer）致力于研究神经元网络，这项技术越来越在AI开发的中心。 Langer强调，从广泛数据中独立学习的神经网络通常被视为“黑匣子”。基本的学习过程通常是无法理解的。您的目标是开发简化的模型，以使这些网络的运行能够解释。这项“猛mm象任务”显示了理论数学与AI中实际应用之间的差距差距。 ruhr-universitätbochumbochum 关于他们的研究和愿望的挑战的报道，他们的愿望和年轻制度和年轻人都适合于他们的模型和模型。

神经网络的开端可以追溯到70年来，当时它们首次设计为研究人脑功能的一种方法。从那时起，该技术的应用已大大扩展，可以在自动翻译，面部识别和Go和Chess之类的游戏中找到。尽管取得了成功，但神经网络仍难以解决精确的数学任务，尤其是在符号数学问题（例如积分和微分方程）的情况下。 spektrum 通过将数学问题转换为机器可以理解的格式，这一数学使用挑战将带来挑战。这使网络能够找到使其他数学软件不堪重负的解决方案。

数学理论的重要性

虽然索菲·兰格（Sophie Langer）正在研究理论层面的神经网络的准备，但《兰普姆（Lample）》（Lample）和图顿（Charton）的研究表明，实际上也取得了重大进展。您的方法已设法使用5000个测试方程式正确地解决了大多数问题，尤其是对于积分，并且不到一秒钟。它以速度和准确性超出了传统的数学计划，并显示了神经网络如何有可能提高数学。

然而，有关键的声音。专家指出，神经网络尚未广泛测试所有功能类型，并且它们没有真正的数学认知。了解这些网络如何实际工作被揭示为一个复杂的挑战。兰格本人指出，科学界仍面临更好地了解神经网络机制的任务。以她的承诺，她不仅想发展理论，而且还鼓励其他女性在不保留的情况下处理数学并积极参与科学。

人工智能和数学的未来

因此，神经网络的发展和优化不仅是一个科学挑战，而且是社会挑战。索菲·兰格（Sophie Langer）要求妇女在数学学科中更强大的参与，并希望克服偏见，这些偏见常常导致科学家的贡献并没有发现与男性同事的认识相同。她的个人职业，从学习到博士学位，再到她的教授职业，这是一个由男人主导的女性崛起的典范。

数学与AI之间的联系将在未来继续变得更加重要。研究人员在Facebook上追求的创新方法甚至可能导致新定理的自动开发，这可能会改变数学和人工智能的相互作用。但是，关于神经网络如何管理这些挑战以及它们在数学研究中的作用的问题仍然令人兴奋，并为未来的发展提供了很多空间。