Хотя математики уже давно используют компьютеры для обнаружения закономерностей, растущая мощь машинного обучения означает, что эти сети могут обрабатывать огромные объемы данных и выявлять невиданные ранее закономерности.
Алгоритмы приближенного искусственного интеллекта, созданные британской компанией DeepMind, были использованы группой исследователей для “разгадки” старой математической загадки. Проект показал, что алгоритмы ИИ могут работать с огромными массивами данных для выявления скрытых закономерностей. Статья об этом была опубликована в журнале Nature.
Ученые продвинулись в решении гипотезы полинома Каждана-Луштига – математической проблемы, связанной с симметрией алгебры высших измерений. Она оставалась нерешенной в течение 40 лет. Метод контролируемого машинного обучения смог выявить ранее не обнаруженную связь между двумя различными типами математических узлов, что привело к совершенно новой теореме, которая поможет в доказательстве основной гипотезы.
А использование ИИ для обработки массивных данных, как известно, является мощным инструментом, который может эффективно дополнить природную интуицию ученых-математиков. Такие инструменты могут существенно помочь в решении сложных уравнений, поскольку машинное обучение способно находить закономерности, ускользающие от внимания специалистов. Ученые планируют продолжить работу по изучению перспектив применения ИИ в математике.
