Wie die Mathematik die dritte Welle der künstlichen Intelligenz vorantreiben wird

Vom Autofahren über die Nutzung eines Smartphones bis hin zur Kaffeezubereitung an einer Kaffeemaschine mit digitalem Timer oder der Online-Anmeldung ins Bankkonto – Algorithmen begegnen uns heute an unzähligen Orten.

Aufgrund der allgegenwärtigen Natur von Algorithmen haben sie die Fantasie der Industrie, der Wissenschaft, der Forschung und Entwicklung und nahezu aller erdenklichen Sektoren angeregt. Die Technologie, die am wahrscheinlichsten von modernsten Algorithmen profitieren wird, was wiederum Auswirkungen auf die meisten anderen Branchen haben wird, ist vielleicht die künstliche Intelligenz. Eine Schlüsselkomponente bei der Entwicklung leistungsstarker Algorithmen ist die Mathematik – Graphen sind der Eckpfeiler von Shors Algorithmus oder Schrödingers Gleichungen. Die Boolesche Algebra legte den Grundstein für das heutige „Informationszeitalter“. Ebenso gilt der Algorithmus von Ada Lovelace aus dem Jahr 1842 weithin als das erste Computerprogramm.

Wie Sie sich vorstellen können, benötigt selbst das kleinste KI-System (künstliche Intelligenz) zum Betrieb grundlegende Anweisungen. Einfach ausgedrückt handelt es sich bei Algorithmen um Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die einem Computer dabei helfen, Berechnungen durchzuführen. Sie sind wie Bedienungsanleitungen, die der Maschine genau sagen, was wann zu tun ist. Daher sind Algorithmen beim grundlegenden maschinellen Lernen der erste strukturelle Schritt beim Aufbau künstlicher Intelligenz. Übung macht den Meister – durch die kontinuierliche Interaktion mit KI können wir hoffentlich ihre Effizienz verbessern.

Als Technologie hat künstliche Intelligenz bei richtiger Anwendung endloses Potenzial. Wie bereits erwähnt, trägt KI dazu bei, die Bereiche Gesundheitswesen, Bildung, Kommunikation, Energie und öffentliche Sicherheit zu verbessern und sogar kritische Herausforderungen wie die globale Erwärmung zu lösen.

Heute befinden wir uns leider in einem frühen Stadium der künstlichen Intelligenz und verwenden hauptsächlich einfache Algorithmen wie:

Klassifizierungsalgorithmus

Eine Art Algorithmus, der einen Datensatz auf eine bestimmte Weise klassifiziert.

Regressionsalgorithmus

Eine Art Algorithmus, der zukünftige Ergebnisse basierend auf einer Reihe von Eingabedaten vorhersagt. Ein gutes Beispiel hierfür sind die Computerprogramme, die moderne Meteorologen zur Vorhersage des Wetters verwenden.

Clustering-Algorithmen

Dieser Algorithmus verwendet den gesamten Datensatz, um Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen bestimmten Punkten zu finden. Die Identifizierung betrügerischer Transaktionen in Buchhaltungsdokumenten ist ein Beispiel für diese Art von Arbeit mit künstlicher Intelligenz.

Um jedoch in die dritte Welle der Entwicklung künstlicher Intelligenz einzutreten – Intelligenz, die sich durch Wahrnehmung, Lernen und Denken auszeichnet und in der Lage ist, zu verallgemeinern, ist Revolutionäres erforderlich Durchbrüche werden – aufgrund der Natur der künstlichen Intelligenz – ihren Ursprung in der Mathematik haben.

Wir brauchen neue mathematikbasierte Tools, die den Kontext und die Struktur der zugrunde liegenden Daten erfassen, anstatt sich nur auf Korrelationen zu konzentrieren. Diese Werkzeuge basieren hauptsächlich auf Topologie und Geometrie. Heutige KI-Experten müssen sich auf die Entwicklung effektiver Algorithmen konzentrieren, die auf diesen Strukturen basieren und es ihnen ermöglichen, transformative Ergebnisse zu erzielen.

All dies erfordert neues Denken und neue Lernmethoden und zwingt diejenigen, die Technologie nutzen, dazu, ihre Komfortzone zu verlassen. Als entscheidenden Schritt nach vorn erfordert die heutige Digital-First-Gesellschaft eine deutlich verbesserte Ausbildung künftiger Mathematiker und Datenverarbeiter. Obwohl künstliche Intelligenz mehr Mathematiker als je zuvor anzieht, sind hochentwickelte mathematische Werkzeuge, die die Funktionsweise des Gehirns simulieren können und es uns ermöglichen, die logischen Fähigkeiten der künftigen künstlichen Intelligenz besser auszubauen, von entscheidender Bedeutung.

Wir müssen die Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz beschleunigen, starke Synergien schaffen, die Grenzen des Wissens erweitern und Wissenschaft, Gesellschaft und Weltwirtschaft davon profitieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie die Mathematik die dritte Welle der künstlichen Intelligenz vorantreiben wird. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!