Штучний інтелект виявляє досі невідомі закономірності у математиці

Математики та експерти в галузі штучного інтелекту об’єдналися, щоб продемонструвати, як штучний інтелект може відкрити нові можливості для досліджень у цій галузі.

Хоча математики десятиліттями використовували комп’ютери для виявлення закономірностей, зростаюча сила машинного навчання означає, що ці мережі можуть працювати з величезними масивами даних і виявляти закономірності, які не були помічені раніше.

У нещодавно опублікованому дослідженні група дослідників використовувала системи штучного інтелекту (ШІ), розроблені DeepMind, тією ж компанією, яка розгортала штучний інтелект для вирішення складних біологічних завдань та підвищення точності прогнозів погоди.

“Завдання в математиці вважаються одними з найскладніших в інтелектуальному плані”, – каже математик Джорді Вільямсон із Сіднейського університету в Австралії.

“Хоча математики використовували машинне навчання, щоб допомогти в аналізі складних наборів даних, ми вперше використовували комп’ютери, щоб можна було сформулювати припущення або запропонувати можливі напрямки атаки на недоведені математичні ідеї”.

Команда показує, як штучний інтелект просуває доказ поліномів Каждана-Люстіга, математичної проблеми, пов’язаної із симетрією багатовимірної алгебри, яка залишалася невирішеною протягом 40 років.

Дослідження також продемонструвало, як метод машинного навчання, названий моделлю контрольованого навчання, зміг виявити раніше не відомий взаємозв’язок між двома різними типами математичних вузлів, що призвело до нової теореми.

Теорія вузлів у математиці також використовується у різних інших складних галузях науки, включаючи генетику, гідродинаміку і навіть поведінку корони Сонця. Таким чином, відкриття, які робить ШІ, можуть призвести до успіхів в інших сферах досліджень.

Однією з переваг систем машинного навчання є те, що вони можуть шукати шаблони та сценарії, на які програмісти спеціально не звертали уваги: ​​вони беруть свої навчальні дані та застосовують ті самі принципи до нових ситуацій.

Дослідження показує, що така високошвидкісна, наднадійна та великомасштабна обробка даних може виступати як додатковий інструмент, що працює з природною інтуїцією математиків. Коли ви маєте справу зі складними та довгими рівняннями, це може мати велике значення.

Дослідники сподіваються, що їхня робота призведе до подальшого розвитку партнерства між вченими в галузі математики та штучного інтелекту, відкриваючи можливість для відкриттів, які інакше залишилися б непоміченими.

«Штучний інтелект – незвичайний інструмент», – каже Вільямсон. “Ця робота – одна з перших, коли вона продемонструвала свою корисність для чистих математиків, таких як я”.

«Інтуїція може пройти довгий шлях, але штучний інтелект може допомогти нам знайти зв’язки, які людський розум не завжди легко виявить».

Дослідження опубліковано у Nature.

Прокрутити вгору