ریاضیات در مورد نیاز برای آموزش و اجرای هوش مصنوعی مدرن آن‌قدر پیچیده نیست. یک دانشجوی کارشناسی ریاض

ریاضیات در مورد نیاز برای آموزش و اجرای هوش مصنوعی مدرن آن‌قدر پیچیده نیست. یک دانشجوی کارشناسی ریاضی همهٔ پیش‌نیازها را دارد: اساساً کار با ماتریس‌ها و کمی حساب دیفرانسیل و انتگرال. راز اصلی این نیست که مدل‌ها چطور کار می‌کنند—ما می‌دانیم چطور مدل‌های زبانی بزرگ را بسازیم، آموزش دهیم و اجرا کنیم. شگفتی این است که برای برخی وظایف بسیار خوب عمل می‌کنند و برای برخی دیگر ضعیف، و ما قواعد خوبی—حتی سرانگشتی—برای پیش‌بینی اینکه کدام وظایف موفق خواهند بود، نداریم. فقط می‌توانیم آزمایش‌های تجربی انجام دهیم. بخشی از دلیل این است که داده‌های آموزشی—رشته‌هایی از صفر و یک—نه کاملاً تصادفی‌اند و نه کاملاً ساختاریافته. ما داده‌های کاملاً تصادفی را به‌خوبی از طریق نظریهٔ احتمال می‌فهمیم و دنباله‌های بسیار ساختاریافته (مثل همه یک‌ها، یا الگوی متناوب ۰–۱–۰–۱) را نیز بسیار خوب درک می‌کنیم. اما داده‌های طبیعی، مثل متن انگلیسی، نیمه‌ساختاریافته‌اند: نه کاملاً قابل پیش‌بینی‌اند و نه کاملاً تصادفی. ما ریاضیات خوبی برای چنین اشیای نیمه‌ساختاریافته‌ای نداریم. در فیزیک، ما مکانیک پیوسته (رفتار میانگین‌شده) و فیزیک در سطح اتمی (ذرات منفرد) را داریم، اما در مقیاس میانی—مثلاً سلول‌ها—با ساختارهای نوظهور مواجهیم. ما ریاضیات خوبی برای این پدیده‌های نوظهور در مقیاس میانی نداریم. در اصل می‌توان هر اتم را تحلیل کرد، اما در عمل از نظر فیزیکی غیرممکن است. برایان کیتینگ نوظهور—این نوظهور است. من و تری بسیار عمیق‌تر دربارهٔ این موضوع صحبت کردیم، از جمله اینکه آیا هوش مصنوعی می‌تواند ریاضیات اصیل انجام دهد یا نه. گفت‌وگوی کامل اینجا پیوند شده است. من پروفسور برایان کیتینگ هستم. مطالب را سطحی نمی‌کنم. به‌زودی دوباره با تری صحبت خواهم کرد، پس برای بیشتر مشترک شوید.