Перед алгоритмами машинного обучения стоит важная задача: обнаружить математические закономерности, которые ни одному ученому не удавалось найти.
Группа исследователей из Сиднейского университета (Австралия) и Оксфордского университета (Великобритания) использовала системы искусственного интеллекта, разработанные компанией DeepMind, чтобы продемонстрировать на что способны алгоритмы машинного обучения. Об этом сообщает издание sciencealert.com.
"Математические задачи считаются одними из самых сложных в интеллектуальном плане", — говорит ученый Джорди Уильямсон из Сиднейского университета. "Хотя математики и раньше использовали машинное обучение (МО), чтобы упростить анализ сложных наборов данных, мы впервые использовали компьютеры для выдвижения гипотез".
В частности, ИИ пытается решить математическую задачу, связанную с симметрией многомерной алгебры, которая оставалась нерешенной в течение 40-ка лет (т.н. многочлен Каждана-Люстига).
В ходе исследования ученые задействовали модель контролируемого обучения (метод машинного обучения, — ред.), при помощи которой смогли обнаружить ранее неизвестную взаимосвязь между двумя разными типами математических узлов, что привело к выдвижению совершенно новой теоремы.
"Теория узлов используется не только в математике, но и в других сложных областях науки, включая генетику, гидродинамику, в исследованиях поведения короны Солнца. Таким образом, открытия, которые делает ИИ, могут повлиять на развитие и этих сфер знаний", — пишет СМИ.
"Руководствуясь математической интуицией, алгоритмы МО обеспечили мощную основу, опираясь на которую, мы сможем выявлять интересные и доказуемые гипотезы в областях, где необходима обработка большого объема данных или там, где объекты слишком велики для изучения с помощью классических методов", — прокомментировал математик Андраш Юхас из Оксфордского университета.
Исследование показывает, что высокоскоростная, сверхнадежная и крупномасштабная обработка данных может стать дополнительным инструментом, работающим в паре с естественной интуицией математиков. "Когда вы имеете дело со сложными и длинными уравнениями, это может иметь большое значение", — отмечает СМИ.
Исследователи надеются, что их работа приведет к дальнейшему развитию партнерства между учеными в области математики и ИИ, благодаря чему они совершат множество открытий, которые в противном случае остались бы незамеченными. А все потому что алгоритмы МО способны прорабатывать сценарии, которые люди склонны пропускать, отбрасывать или попросту не замечать.
"ИИ — необычный инструмент", — говорит Уильямсон. "Эта работа — одна из первых, когда она продемонстрировала свою полезность для истинных математиков, таких как я. Интуиция, безусловно, важна, но ИИ может помочь нам найти связи, которые человеческий разум не всегда может легко обнаружить".
Ранее мы сообщали о том, что ИИ научат этикету — для алгоритмов разрабатываются правила гуманного поведения.