Deepmind'in yapay zekası yeni matematik bağlantılarına sahip keşfetti

· 2 dakikada okunur
Kaynak: Thales
Kaynak: Thales

Deepmind'in son araştırmasında, insanlarla işbirliği yapan bir yapay zeka sistemi, matematikte daha önce bilinmeyen bağlantıları ortaya çıkarıyor.

İngiliz AI şirketi Deepmind'den bir AI sistemi, matematikçilerin daha önce gizlediği matematiksel bağlantıları ilk kez ortaya çıkardı. Matematik projesi için Deepmind, biri düğüm teorisinde ve diğeri simetri teorisinde olmak üzere iki matematik problemini çözmek için üç matematikçiyle çalıştı.

Deepmind, proje için ilham kaynağı olarak, sayılardaki kalıpları görme konusunda olağanüstü bir yeteneğe atfedilen Hintli matematikçi Srinivasa Ramanujan'a atıfta bulunuyor. Kendisi bulgularını sezgisel olarak tanımladı ve sık sık canlı rüyalardaki kalıpları gördü. Matematik dehasına benzer şekilde, yapay zekanın verilerdeki bilinmeyen kalıpları ortaya çıkarması gerekiyor.

Bu tür veriler, halihazırda sayısız matematiksel varsayıma yol açan deneysel matematikte bilgisayarların kullanımı sayesinde mevcuttur. Bu tür varsayımlar, uzmanların doğru olduğunu varsaydığı ifadelerdir. Bir kez kurulduğunda, matematik bir kanıt veya çürütme arar.

Deepmind'ın yapay zekası düğümleri ve simetrileri inceliyor

Deepmind'in yapay zekasının yardımıyla, Sydney Üniversitesi'nden matematikçi Geordie Williamson, belirli yönlendirilmiş grafiklerin ve polinomların birbiriyle ilişkili olması gerektiğini belirten 40 yıllık kombinatoryal değişmezlik varsayımına yeni bir yaklaşım buldu. AI kullanımı, böyle bir ilişkinin gerçekten var olduğunu göstermiştir ve bu ilişkinin ilişkili olduğu yapıları belirlemiştir.

Deepmind, Oxford Üniversitesi'nden matematikçiler Marc Lackenby ve András Juhász ile topolojide temel bir çalışma konusu olan düğümleri araştırdı. Deepmind'in AI sistemi, düğümler üzerinde cebir, geometri ve kuantum teorisinin çeşitli perspektiflerinde desenler aradı ve cebirsel nicelik "imzasının" bir düğümün geometrisi ile doğrudan ilişkili olduğunu gösterdi. Profesör Lackenby, yapay zekanın yardımıyla yeni "doğal eğim" değişkenini de keşfetti ve iki değişken arasındaki bağlantıyı kanıtladı.

İlgili matematikçiler matematikte AI konusunda olumlu

Deepmind'in bir yolu varsa, kalıpların makine keşfi ve tahminlerin üretilmesi gelecekte matematikte norm haline gelmelidir. İlgili matematikçiler yapay zeka ile işbirliği konusunda olumlu.

"Bir matematikçinin çalışmasının kuru ve kalıplaşmış olduğunu düşünebilirsiniz. Gerçek tamamen farklı. Matematikçiler hayal gücü, buluşsal yöntemler ve sezgiler açısından zengin bir dünyada yaşıyor ”dedi Williamson.

İşbirliği büyüleyici bir disiplinler arası yolculuktu ve yapay zekanın sezgiyi kontrol etmek ve yeni teoremleri kanıtlamak için kullanılabileceğini gösterdi. Numberphile podcast'inde Deepmind'den Alex Davies ve matematikçi Marcus du Sautoy, AI şirketinin en son araştırma başarısı hakkında konuşuyor.

Lackenby de ikna oldu: "Makine öğrenimi araçlarının sezgi için kılavuz olarak ne kadar yararlı olabileceğine şaşırdım" diyor matematikçi. Bazı önyargılarının alt üst olmasını beklemiyordu.

Sonuçlar ve prosedürler, Nature dergisindeki bilimsel bir makaleye katılan herkes tarafından açıklanmaktadır. Orada, vaka çalışmasının, bilimsel olarak iyi araştırılmış ve matematiksel olarak ilginç bir alandaki temel bir bağlantının fark edilmeyebileceğini ve insan-makine işbirliğiyle ortaya çıkarılabileceğini gösterdiği söyleniyor.

Yeni bulgular uzman matematik dergilerinde yayınlanacak. Deepmind ayrıca ilgili AI modellerini Github'da yayınlıyor.

Kaynak: Nature