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गणित में कनवल्शन थ्योरी या नॉट थ्योरी आसान समस्या नहीं है? डीपमाइंड अपना काम बखूबी करता है

Deepmind पर आधारित कृत्रिम होशियारी और पहले ही कई बार सबसे कठिन पहेलियों को हल करने में मदद कर चुका है। इस बार यह उन गांठों के बारे में था जिनसे गणितज्ञ कई वर्षों से जूझ रहे हैं

शोध का विषय कुछ ऐसा था जिसे अनुमान कहा जाता है, जो एक अपुष्ट वाक्य है जो सही प्रतीत होता है। के एल्गोरिदम मशीन लर्निंग  इस तरह के सैद्धांतिक विचारों को विकसित करने के लिए गणित में पहले इस्तेमाल किया गया है, लेकिन वे इस मामले में उतने जटिल नहीं थे। इस सफलता के लेखकों में उनकी सफलता है प्रकृति beschrieben।

 छवि स्रोत: पिक्साबे / उन

जिस सामान्य क्षेत्र में शोधकर्ता चले गए, उसे r . के रूप में जाना जाता हैएक गणित. यह शब्द गणित को संदर्भित करता है जो व्यावहारिक अनुप्रयोगों के अलावा अन्य से प्रेरित है। "साधारण" गणित हालांकि, आमतौर पर इसका उद्देश्य अन्य क्षेत्रों में सुधार करना होता है ताकि हम व्यवहार में इसका लाभ उठा सकें।

इस क्षेत्र में अनुसंधान न तो आसान है और न ही सुखद, बल्कि मशीन लर्निंग और विशेष रूप से Deepmind, ठोस समर्थन प्रदान करता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह पैटर्न खोजने में बहुत प्रभावी है, जो कुछ निष्कर्ष निकालने की प्रक्रिया को बहुत तेज करता है। डीपमिंग के प्रतिनिधियों ने सिडनी और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिकों के साथ काम किया।

डीपमाइंड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है

शोध दल ने उस पर ध्यान केंद्रित किया गाँठ सिद्धांत और प्रतिनिधित्व सिद्धांत। पूर्व के लिए तथाकथित हैं अपरिवर्तनशीलताओं, यानी बीजगणितीय, ज्यामितीय या संख्यात्मक मात्राएँ जो समान हैं, कुंजी। शोधकर्ताओं ने ज्यामितीय और बीजगणितीय आविष्कारों के बीच संबंध खोजने के लिए डीपमाइंड का उपयोग करने का निर्णय लिया। इस तरह वे तथाकथित बना सकते थे प्राकृतिक नोडल ढाल परिभाषित करें।

इसके अलावा, 1970 के दशक के अंत में गणितज्ञों द्वारा किए गए अनुमान को बेहतर ढंग से समझने के लिए डीपमाइंड का उपयोग किया गया था। उस समय, यह माना जाता था कि एक निश्चित प्रकार के जटिल, बहुआयामी ग्राफ को देखना और एक ऐसा समीकरण खोजना संभव है जो इसका प्रतिनिधित्व कर सके। डीपमाइंड में वे a . नामक किसी चीज़ का उपयोग करके इस लक्ष्य को प्राप्त करने में सक्षम थे कज़दान-लुज़टिग बहुपद पहुंचना। भले ही इस तरह की प्रगति किसी भी व्यावहारिक अनुप्रयोग की पेशकश नहीं करती है, वे दिखाते हैं कि सिस्टम में कितनी संभावनाएं हैं  कृत्रिम होशियारी प्लग किया हुआ।