Inteligența artificială nu se oprește din a ne surprinde prin descoperirile de care este capabilă. La această lungă listă putem adăuga acum și sugestii și demonstrați în cadrul poate celui mai complex subiect, matematica. Matematicienii și experții în domeniul inteligenței artificiale s-au unit pentru a demonstra modul prin care procesul de machine learning poate deschide noi căi de explorare în matematică.
Matematicienii, de zeci de ani, utillizează computerele pentru a analiza seturi de date, dar aceasta este prima data când inteligența artificială a fost folosită pentru a dovedi veriditatea unei teoreme și pentru a sugera noi teoreme în domeniul complex al teoriei nodurilor si a teorii reprezentărilor.
Într-un studiu recent publicat, o echipă de cercetare, condusă de profesorul Georgie Williamson, director la Institutul de Cercetarea Matematică din cadrul universității din Sydney, a folosit sisteme de inteligență artificială dezvoltate de DeepMind. DeepMind este compania care a creat software-ul ce a reușit să învingă campionul mondial la jocul Go în 2016. Tot DeepMind a implementat inteligență artificială pentru a rezolva probleme complicate de biologie dar și pentru a genera prognoze meteo cu o acuratețe ridicată.
„Deși de mult timp matematicienii au folosit învățarea automată pentru a genera seturi de date complexe, cerința identificării modelelor complexe a fost până acum alocată intuiției matematicienilor în sine.”
Acestă investigație a demonstrat modul în care o tehnică de învățare automată numită model de învățare supravegheată (supervised learning model) a fost capabilă să identifice noi relații nedescoperite anterior. Astfel, cercetarea relevă o conexiune între invarianții algebrici și geometrici ai nodurilor, stabilind o teoremă nedescoperită pănă acum.
Teoria nodurilor din matematică joacă un rol pivotal în diverse alte domenii provocatoare ale științei, inclusiv genetica, dinamica fluidelor și chiar comportamentul coroanei Soarelui. Spre exemplu, o întelegere mai profundă a teoremei nodurilor, ne-ar putea informa despre cum nodul principal al vieții, spirala de ADN, se combină, se reproduce și se separă. Prin urmare, descoperirile pe care le face inteligența artificială pot duce și la progresul în alte domenii științifice.
„Am demonstrat că, atunci când intuiția umană matematică este cea care ghidează algoritmul de învățare automată, aceasta oferă un cadru puternic care poate descoperi ipoteze interesante în zonele în care este disponibilă o cantitate mare de date sau în care elementele sunt prea mari pentru a fi studiate prin metode clasice.” spune matematicianul András Juhász de la Universitatea Oxford din Marea Britanie.
Învățarea automată are un mare avantaj. Avantajul major îl reprezintă modul în care poate căuta modele și scenarii pe care programatorii nu le-au codificat înainte. Mai mult, algoritmul poate folosi datele utilizate în training-ul soft-ului de machine learning, pentru a extrage principii care pot fi utilizate în situații complet noi.
Cercetătorii menționează că își doresc ca munca lor să conducă la mai multe parteneriate interdisciplinare. Dacă colaborarea între cadrele universitare din domeniul matematicii și cel al inteligenței artificiale ar crește, multe oportunități catre noi descoperiri s-ar putea ivi.
„Inteligența artificală este un instrument extraordinar”, spune Williamson. „Această lucrare este una dintre primele lucrări în care aceasta și-a demonstrat utilitatea pentru matematicieni puri, ca mine”. Williamson adaugă și faptul că „Intuiția matematică ne poate duce departe, dar inteligența artificială ne poate ajuta să găsim conexiuni pe care mintea umană ar putea să nu le identifice întotdeauna cu ușurință.”
Articol de Victoria Nănău
