Sun'iy intellekt qiyin matematik masalalarni yengdi

Texnologiyada oldinga siljish har doim kuchliroq kompyuter yasash emas. Ba'zida muammoni boshqacha ko'zdan kechirish yetarli bo'ladi.

Pensilvaniya universitetidagi olimlar shunday qildi. Ular teskari qisman differensial tenglamalar degan murakkab masalani hal qilishdi. Bu so'zlar eshitilganda ko'z oldingiz qoraydi, lekin sabr qiling – juda qiziqarli.

Bu nimani anglatadi?

Hovuzda tosh tashlasangiz, suvda to'lqinlar paydo bo'ladi. To'lqinlarni ko'rasiz, lekin tosh qayerga tushganini aniqlash qiyin. Teskari muammo shunday.

Hayotda ham shunday. Iqlimshunoslar harorat o'zgarishini o'lchaydi, lekin sabablarini bilishni xohlaydi. Biologlar DNKning qanday bukilishini ko'radi, lekin kimyoviy signallarni topishga qiynaladi. Shifokorlar to'qimalardagi issiqlik tarqalishini kuzatadi, ammo nima sababchi ekanini tushunolmaydi.

Yillar davomida olimlar oldinga – sabablardan natijalarga o'tishni modellashtira oldi. Orqaga – kuzatilgan natijadan sababni topish esa imkonsiz edi.

Kompyuter aybi emas

Sun'iy intellektda muammo chiqsa, odatda "kuchliroq protsessor kerak" deyishadi. Katta GPU yasang! Bu yillar davomida odatiy yo'l edi.

Ammo Penn olimlari boshqacha o'yladi. Muammo apparatda emas, matematikada edi.

Sabab: AI tizimlari "rekursiv avtomatik differensiallash" orqali o'zgarishlarni hisoblaydi. Bu loyqa suratni doim kattalashtirishga o'xshaydi. Har safar shovqin kuchayadi, oxirida haqiqiy rasm yo'qoladi.

Haqiqiy ma'lumotlar har doim shovqinli. Shunday qilib, murakkab tenglamalarni hal qilishda tizim ishlamaydi va ulkan resurs talab qiladi.

1940-yillarning sirli yechimi

Olimlar matematika tarixiga qazib ketdi. 1940-yillarda Kurt Fridrixs "mollifikatorlar"ni ixtiro qilgan. Bu vositalar shovqinli ma'lumotlarni yumshatadi.

Penn jamoasi AI ga "mollifikator qatlami" qo'shdi. Bu qatlam shovqinni oldindan tozalaydi, keyin AI hisoblaydi.

Oddiy va chiroyli. Shovqinli ma'lumotda o'zgarish o'lchash o'rniga, avval tozalaysiz. Natija – shovqin kamaydi, hisoblash arzonlashdi, tenglamalar to'g'ri hal bo'ldi. Superkompyuter shart emas.

Nega muhim?

Bu faqat matematika emas. Haqiqiy hayotga ta'sir qiladi.

Biologiyada epigenetika – genlarni yoqish/o'chirish signallarini ochish mumkin. Ob-havo prognozi, iqlim modellashtirish, kasallik tarqalishi, materiallar ilmi – bularning hammasida foyda.

Har qanday holatda natijadan sababni topish kerak bo'lsa, bu yordam beradi.

Asosiy fikr

Qiziqarli tomoni – ular muammoni kuch sarflash bilan emas, boshqacha fikrlash bilan yengdi.

AI da hammamiz kattalik haqida o'ylaymiz: katta modellar, ko'p ma'lumot, kuch. Bu muhim, lekin ba'zida matematik noziklik kerak. Muammoni boshqa burchakdan ko'rish.

Penn olimlari 1940-yillarning matematikasini bugungi muammolarga mosladi. Shunday fikrlash ilmni oldinga suradi.

21-asr AI sirini 1940-yillar ochdi. Ajoyib!