DeepMind的AI进攻数学界，已协助攻克两个难倒人类数十年的难题
发布时间：2021-12-18 10:15:08 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：伽利略用望远镜收集到大量天体观测数据。他凭借着头脑，在浩如烟海的数据中发现模式，创造出关于运动和力学的理论，为现代科学铺平道路。 深智（DeepMind）公司利用人工智能，给予了数学家们一台新的望远镜。 深智公司与两个数学家团队合作，设计出一个算法
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伽利略用望远镜收集到大量天体观测数据。他凭借着头脑，在浩如烟海的数据中发现模式，创造出关于运动和力学的理论，为现代科学铺平道路。 深智（DeepMind）公司利用人工智能，给予了数学家们一台新的“望远镜”。 深智公司与两个数学家团队合作，设计出一个算法。该算法能够查看不同数学领域，找出那些过去未被人类头脑发觉的关联点。人工智能并不是万能的——当它被给予充足数据时，它会找出模式。接着，这些模式被传送给人类数学家，指引他们的研究直觉和创造性工作，最终得出新的自然定律。 “我没料到，我的一些先入为主的成见会被彻底颠覆。”牛津大学的马克·拉肯比（Marc Lackenby）博士对《自然》杂志说道，包括他在内的科学家与深智公司合作的成果就发表在《自然》杂志上。 数个月前，深智公司还成功解决了生物学中一个有50年历史的挑战。这次的情况有点不同。机器学习首次瞄准数学的核心。数学的要义就是发现模式，并最终得到关于我们世界的运转的、正式证明的构想（或称为定理）。它强调机器和人类之间的合作，将观测数据连接起来，得出有指导意义的定理。 “人类的创造力使得数学家凭借直觉懂得要去哪儿寻找显露模式（emerging pattern）。”波鸿鲁尔大学的克里斯蒂安·施通普（Christian Stump）博士说道，他并未参与这项研究，但撰写了一篇随附文章。 为何是数学？ 我和许多人一样，回想到上学时的数学课，依然惊恐不已。但我们那时所学的数学知识仅仅是皮毛。 数学天地奇妙无比，不只是关于算数、代数或几何。它洞察指引世界运转的基本规则。实际地说，是数学奠定了基础，才给予了我们计算机，容许人工智能算法的出现，而如今的网上世界主要由算法驱动。 背后的原因在于，数学试图找到数据中的模式。下面就举一个引力的例子。 牛顿观察物体是如何坠落的，在包括伽利略在内的伟人奠定的基础上，从观察资料中找到模式，再将那些模式提炼为公式。这个过程也许听起来无聊，但没有这个步骤的话，我们不会拥有飞行、火箭或太空旅行。 施通普说，数学依循一套固定步骤。 开始是若干相关例子（比方说物体的外形或从不同高度丢下物品），再是收集数据，计算性质，分析那些性质之间可能的关系，直到模式显露。 接着，数学家在更普通或更复杂的背景下不断测试这些构想。假如出现奇怪的迹象，那么就应该更新模式。这套步骤继续循环，最终得出新的定理。这是数位世界中的好消息。 我们现在产生的数据呈现指数增长，意味着需要挖掘的数据量是史无前例之高。问题是什么呢？数据太多了，任何一位数学家在他或她的一生里都无法理清头绪。 人工智能入场 人工智能格外擅长的一件事是在海量数据中找到模式。 数学家以前借助软件处理数字，寻找新定理。然而机器学习并不受欢迎，部分是因为它内在固有的或然性。由于算法设计的因素，这些算法只能提供估测，而不是明确结果。而数学需要的是明确结果。 解决方案呢？建立一支人和机器合作的团队。 在该研究中，团队训练一个机器学习模型在数据中构建联系。人工智能受到计算机视觉中一个名叫“显著图”（saliency map）的招数影响。简洁地说，这些显著图在寻找携带更多信息的像素点方面尤其强大——类似于一个人的眼睛聚焦于某样东西和随机模糊的背景之间的差别。显著图指出与几何有关、特别有意思的性质（也就是“签名”），揭示出之前被忽视的重要特征。 “我们与拉肯比携手，下一步就能证明所发现关系的准确性质，确定一些首次发现的、数学不同分支之间的关联。”深智项目的作者写道。 另一项概念验证中，深智公司与威廉森联合，解决了一个对称性方面的难题，而这个难题触及了许多其他数学分支。 传统上，数学家利用图表来研究对称性。但就像渲染一部三维高清电影，这个工作很快变得过于复杂，太过耗费时间，甚至“超出人类的理解能力”。 深智公司用一个量身定做的人工智能，在对称性领域发现多个有趣的模式。这些模式勾起研究者极大兴趣，使得威廉森跟进研究。他提出了一个假设（基于所有已知的数据，显然是正确的，但依然需要严格的数学证明）。 “人工智能的强大威力给我留下深刻印象。”威廉森说，“我认为，我花费一年时间在黑暗中摸索，仅仅获知计算机知道一些我不晓得的东西。” 下一步是什么？ 深智公司稳步证明了机器学习不仅仅适用于游戏，而且有众多实际用处。从用人工智能解决核心生物学原理到预测基因表达，再到如今协助数学家发现新定理，人工智能在科学领域获得越来越多进展。 然而，人类的直觉依旧不可能复制。由于算法的或然性质，得要由人类数学家使用现有方法来正式评估和证明人工智能的成果，但算法能够充当指引。像灯塔一样，算法为数学家指出可能正确的研究方向，但最终要由人类利用他们的判断力、直觉和缜密工作来找到突破口。 以这种方式，人类和机器能驱策彼此，形成良性循环。 就目前而言，人工智能仅仅在有限实例中受到检验。这个项目中使用的人工智能还无法适用于所有数学领域，尤其是因为它需要的数据量相对庞大。然而，相比于许多机器学习算法，它的效率很高，在一台笔记本电脑上都能运行。 “对于这两个领域的研究者来说，这些研究结果都不是难以触及的，但都提供了过去未被专家们发现的、真正的洞见。”施通普说。 深智团队对此心知肚明：“即使某几类模式依然无法用现代机器学习来发现，我们还是希望，我们的《自然》论文能激励其他研究者考虑人工智能的潜能，它能成为研究纯数学的一个有用工具。”  （编辑：昌吉站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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