Teoria splotu czy teoria węzłów w matematyce nie jest łatwym problemem? DeepMind wykonuje swoją pracę całkiem dobrze

DeepMind oparte na sztuczna inteligencja i już kilkakrotnie pomógł rozwiązać nawet najtrudniejsze zagadki. Tym razem chodziło o węzły, z którymi matematycy zmagają się od wielu lat

Przedmiotem badań było coś, co nazywa się zgadywaniem, czyli niepotwierdzonym zdaniem, które wydaje się być poprawne. Algorytmy nauczanie maszynowe  były używane wcześniej w matematyce do rozwijania takich pomysłów teoretycznych, ale nie były tak złożone, jak w tym przypadku. Autorzy tego przełomu odnoszą sukcesy w: Natura opisane.

 Źródło obrazu: Pixabay / Ci,

Ogólny obszar, w którym poruszali się badacze, to tak zwany rmatematyka. Termin ten odnosi się do matematyki, która jest motywowana przez zastosowania inne niż praktyczne. ten „zwykła” matematyka jednak zwykle ma na celu wprowadzenie ulepszeń w innych obszarach, abyśmy mogli z niego skorzystać w praktyce.

Badania w tym obszarze nie są ani łatwe, ani przyjemne, ale uczenie maszynowe, a w szczególności DeepMind, oferuje konkretne wsparcie. Dzieje się tak dlatego, że bardzo skutecznie odnajduje wzorce, co znacznie przyspiesza proces wyciągania pewnych wniosków. Przedstawiciele DeepMing pracowali z naukowcami z uniwersytetów w Sydney i Oxfordzie.

DeepMind wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego

Zespół badawczy skupił się na tym Teoria węzłów i teoria reprezentacji. Dla tych pierwszych są tzw Niezmienniki, czyli takie same wielkości algebraiczne, geometryczne lub liczbowe, klucz. Naukowcy postanowili wykorzystać DeepMind do znalezienia związku między niezmiennikami geometrycznymi i algebraicznymi. W ten sposób mogli zrobić tzw naturalny gradient węzłowy definiować.

Ponadto DeepMind został wykorzystany do lepszego zrozumienia przypuszczeń sformułowanych przez matematyków pod koniec lat 1970. XX wieku. W tamtym czasie wierzono, że można spojrzeć na pewien rodzaj złożonego, wielowymiarowego wykresu i znaleźć równanie, które może go reprezentować. W DeepMind udało im się osiągnąć ten cel, używając czegoś zwanego a Wielomiany Kazhdana-Lusztiga zbliżać się. Nawet jeśli takie postępy nie dają żadnych praktycznych zastosowań, pokazują, jak duży potencjał tkwi w systemach  sztuczna inteligencja zatkany.

druk