Σκέψου Μαθηματικά

Οι εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) είναι κατά πάσα πιθανότητα απεριόριστες. Πέρα από τις καθημερινές χρήσεις με τις οποίες πολλοί από εμάς είναι ήδη εξοικειωμένοι, χρησιμοποιείται, μεταξύ άλλων, στο σχεδιασμό φαρμάκων, στη διάγνωση ασθενειών, στη βελτιστοποίηση βιομηχανικών διαδικασιών ή στην ανάλυση πολύπλοκων φυσικών ή χημικών μηχανισμών. Χρησιμοποιείται ακόμη και για την επίλυση μαθηματικών προβλημάτων τεράστιας δυσκολίας.

Επιπλέον, οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούν βαθιά νευρωνικά δίκτυα και αυτόματη μάθηση έχουν σχεδιαστεί για να εντοπίζουν πολύπλοκα μοτίβα σε μεγάλους όγκους πληροφοριών, επιτρέποντάς τους να αναγνωρίζουν εικόνες, φωνή ή να επεξεργάζονται πολύ αποτελεσματικά τη φυσική γλώσσα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει μπει στη ζωή μας και είναι σαφές ότι θα παραμείνει, αλλά το πιο εκπληκτικό είναι ότι παγιώνεται ως εξαιρετικά πολύτιμο εργαλείο σε σχετικά εξωτικά πεδία.

Επί 132 χρόνια, οι καλύτεροι μαθηματικοί στον κόσμο αντιδρούσαν στη γενίκευση της συνάρτησης Lyapunov. Αυτό το μαθηματικό εργαλείο χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της συμπεριφοράς ενός δυναμικού συστήματος και τον προσδιορισμό του κατά πόσον αυτό είναι σταθερό ή όχι. Αυτός ο ορισμός φαίνεται περίπλοκος, αλλά στην πραγματικότητα είναι απλός. Ένα δυναμικό σύστημα δεν είναι τίποτα περισσότερο από ένα ή περισσότερα αντικείμενα με την ικανότητα να αλληλεπιδρούν και να εξελίσσονται με την πάροδο του χρόνου σύμφωνα με ένα σύνολο κανόνων.

Η χρηματοπιστωτική αγορά, το κλίμα ή ένας αστέρας νετρονίων που περιφέρεται γύρω από μια μαύρη τρύπα είναι δυναμικά συστήματα. Και η συνάρτηση Lyapunov έχει τη δυνατότητα, υπό ορισμένες συνθήκες, να προσδιορίσει αν η συμπεριφορά αυτών των συστημάτων με την πάροδο του χρόνου θα είναι σταθερή ή αν θα συμπεριφέρονται με χαοτικό τρόπο. Εάν ένα δυναμικό σύστημα είναι σταθερό είναι δυνατόν να προβλεφθεί η συμπεριφορά του, αλλά εάν είναι χαοτικό θα είναι εντελώς απρόβλεπτο.

Ο Ρώσος μαθηματικός Aleksander Lyapunov πρότεινε την έννοια της συνάρτησης που φέρει το όνομά του το 1892. Το έργο του αποτελεί ένα πολύ σημαντικό εργαλείο στη μελέτη των δυναμικών συστημάτων, αλλά οι μαθηματικοί προσπαθούν από τότε να βρουν μια γενική μέθοδο που να επιτρέπει την ταυτοποίηση των συναρτήσεων του Lyapunov και δεν τα έχουν καταφέρει. Ωστόσο, το Meta AI, η τεχνητή νοημοσύνη της Meta, έχει θριαμβεύσει εκεί όπου ο άνθρωπος έχει αποτύχει για περισσότερο από έναν αιώνα.

Η στρατηγική που χρησιμοποίησε η εταιρεία του Mark Zuckerberg για την επίλυση της πρόκλησης των συναρτήσεων Lyapunov συνίσταται στην εκπαίδευση ενός AI μοντέλου για την αναγνώριση μοτίβων και σχέσεων μεταξύ ορισμένων δυναμικών συστημάτων και των αντίστοιχων συναρτήσεων Lyapunov. Σε αυτό ακριβώς η τεχνητή νοημοσύνη είναι καλή και αυτό αποτελεί μια τεράστια επιτυχία, διότι οι μαθηματικές μας γνώσεις δεν θα περιορίζονται πλέον από τη διαίσθηση και την ανθρώπινη ικανότητα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη θέτει στα χέρια των ερευνητών έναν νέο τρόπο αντιμετώπισης πολύπλοκων μαθηματικών προβλημάτων, εντοπίζοντας μοτίβα που εκ των προτέρων παραμένουν κρυμμένα για τον άνθρωπο.

Κατά πάσα πιθανότητα τα επόμενα χρόνια θα γίνουμε μάρτυρες περισσότερων επιτευγμάτων Τεχνητής Νοημοσύνης παρόμοιων με αυτό όπου πρωταγωνίστησε η Meta. Στην πραγματικότητα, υπάρχουν πολλά άλλα μαθηματικά προβλήματα που τέθηκαν πριν από περισσότερο από έναν αιώνα και στα οποία αυτό το εργαλείο έχει πιθανώς πολλά να πει. Ωστόσο, η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι αλάνθαστη και έχει τους περιορισμούς της.

Σε εκείνα τα προβλήματα, ανεξαρτήτως πεδίου, που δεν μπορούν να περιγραφούν με κατανοητό τρόπο από μια Τεχνητή Νοημοσύνη, η ανθρώπινη διαίσθηση θα είναι μάλλον πιο πολύτιμη. Επιπλέον, δεν πρέπει να παραβλέπουμε τις ηθικές επιπτώσεις της χρήσης αυτού του εργαλείου για την επίλυση προκλήσεων που διαφορετικά θα ήταν εκτός της εμβέλειας του ανθρώπου.

via