Hirben.hu Hírben jók vagyunk! A matematika ideális kísérletező terepe lehet a mesterséges intelligenciának, mivel egyértelműek és könnyen hozzáférhetőek az adatok, amikkel dolgozni kell. Az év elején jött a hír, hogy a Google DeepMind AlphaGeometry rendszere egy nyelvi modellt kombinál egy mesterségesintelligencia-típussal, ami szimbólumokat és logikai szabályokat használ matematikai következtetések levonására. Ez lenne a matematika forradalma?
Egy matematikai sejtés olyan állítás, ami ugyan a matematika eszközeivel nem bizonyított, de mégis erősen valószínű. Ha a sejtést egzakt módon bebizonyítja valaki, akkor a sejtés tétellé válik. Ebben az esetben már további bizonyítások során is felhasználható.
A heuréka!-pillanat születése
Zsenialitás, intuíció és tapasztalat kell egy új felfedezéshez. Gondoljunk csak arra az 1666-os késő nyári napra, amikor Newton meglátta, hogy a kertjében lévő fáról egy alma egyenesen lefelé esik. Nem oldalra és nem felfelé. Akkor jött a nagy ötlet: az erő, ami az alma leesését okozza, ugyanaz, mint ami minket a Földön tart. Ehhez ugye kellett Newton szeme és kreatív gondolkodása, amire a mesterséges intelligencia egyelőre nem képes. De minden másra igen.
2017-ben a London Institute for Mathematical Sciences kutatói sikeres kísérleteket folytattak a mesterséges intelligenciával, hogy jóslásokat végezzen az elliptikus görbékről. Viszont nagy reményeket fűznek az AI-hoz a hét millenniumi probléma megoldásában is. Ezek közül 6 kérdés még mindig megfejtésre vár, már 24 éve, mióta a Clay Matematikai Intézet meghirdette őket egymillió amerikai dollár jutalomért. Ha szerencsét próbálnánk, gondolkozzunk el azon, hogy a folyadékok mozgását leíró Navier–Stokes-differenciálegyenleteknél mi a létezési és simasági problémák megoldása. Vagy azon, hogy az elliptikus egyenleteknek véges vagy végtelen sok megoldása van-e.
Néhány évvel ezelőtt a Ramanujan Machine nevű számítógépes program új képleteket állított elő alapvető matematikai állandókra, például a ¶-re és az Euler-féle számra. A módszere az volt, hogy olyan törteket keresett, amelyek nevezője egy szám plusz egy tört, aminek a nevezője szintén egy szám plusz egy tört, és így tovább. E feltételezések egy része azóta beigazolódott.
Egy másik példa a csomóelméletre vonatkozik, a topológia azon ágára, amiben olyan csomókat vizsgálnak, amelyek végei össze vannak ragasztva. Ha egy csomó kibontható, akkor ekvivalens a triviális csomóval. A londoni székhelyű Google DeepMind kutatói rá is feküdtek a megoldásra: egy neurális hálózatot alkottak sok különböző csomó adatára, és felfedezték a kapcsolatot az algebrai és geometriai struktúrák között. De hogy befolyásolhatja a kreativitásra annyira támaszkodó <a […]
A teljes cikk megtekintéséhez és tovább olvasásához KATTINTSON IDE!
*Tisztelt Olvasó! Amennyiben a cikk tartalma módosult vagy sértő elemeket tartalmaz, kérjük jelezze számunkra info@net-front.hu e-mail címen!