ШІ допоможе вченим зробити відкриття в математиці, вирішивши завдання 40-річної давності

Група дослідників із Сіднейського університету (Австралія) та Оксфордського університету (Великобританія) використовувала системи штучного інтелекту, розроблені компанією DeepMind, щоб продемонструвати, на що здатні алгоритми машинного навчання. Про це повідомляє видання sciencealert.com.

"Математичні задачі вважаються одними з найскладніших в інтелектуальному плані", — каже вчений Джорді Вільямсон із Сіднейського університету. "Хоча математики і раніше використовували машинне навчання (МН), щоб спростити аналіз складних наборів даних, ми вперше використовували комп'ютери для висунення гіпотез".

Зокрема, ШІ намагається вирішити математичну задачу, пов'язану з симетрією багатовимірної алгебри, яка залишалася невирішеною протягом 40 років (т.зв. багаточлен Каждана-Люстіга).

У процесі дослідження вчені задіяли модель контрольованого навчання (метод машинного навчання — ред.), за допомогою якої змогли виявити раніше невідомий взаємозв'язок між двома різними типами математичних вузлів, що призвело до висування абсолютно нової теореми.

"Теорія вузлів використовується не тільки в математиці, а й в інших складних галузях науки, включаючи генетику, гідродинаміку, у дослідженнях поведінки корони Сонця. Таким чином, відкриття, які робить ШІ, можуть вплинути на розвиток цих сфер знань", — пише ЗМІ.

"Керуючись математичною інтуїцією, алгоритми МН забезпечили потужну основу, спираючись на яку, ми зможемо виявляти цікаві та доведені гіпотези у сферах, де потрібна обробка великого обсягу даних або там, де об'єкти занадто великі для вивчення за допомогою класичних методів", — прокоментував математик Андраш Юхас із Оксфордського університету.

Дослідження показує, що високошвидкісна, наднадійна та великомасштабна обробка даних може стати додатковим інструментом, який працює в парі з природною інтуїцією математиків. "Коли ви маєте справу зі складними та довгими рівняннями, це може мати велике значення", — зазначає ЗМІ.

Дослідники сподіваються, що їхня робота призведе до подальшого розвитку партнерства між вченими в галузі математики та ШІ, завдяки чому вони зроблять безліч відкриттів, які інакше залишилися б непоміченими. А все тому, що алгоритми МН здатні опрацьовувати сценарії, які люди схильні пропускати, відкидати або просто не помічати.

"ШІ — незвичайний інструмент", — каже Вільямсон. "Ця робота — одна з перших, коли вона продемонструвала свою корисність для справжніх математиків, таких як я. Інтуїція, безумовно, важлива, але ШІ може допомогти нам знайти зв'язки, які людський розум не завжди може легко виявити".

Раніше ми повідомляли про те, що ШІ навчать етикету — для алгоритмів розробляються правила гуманної поведінки.