Создана нейросеть, способная искать доказательства для математических теорем Наука ТАСС
Объединив усилия, программисты и математики создали нейросеть, которая позволяет учёным быстро формулировать различные математические гипотезы и проверять их на практике. Помимо этого, данная система искусственного интеллекта помогает математикам искать различные неочевидные закономерности, которые человеку крайне сложно заметить в большом наборе математических объектов. Математики из Австралии и специалисты британской компании Deepmind приспособили разработанные ими нейросети для решения сложных математических задач и поиска доказательств для теорем. Об этом сообщила пресс-служба университета Сиднея со ссылкой на статью в журнале Nature. Она использует методы максимального правдоподобия для оценки параметров модели и оптимизации функции потерь. Группа исследователей из Google DeepMind в Лондоне обнаружила, что ИИ может найти более быстрые алгоритмы для решения задачи умножения матриц. В своей статье, опубликованной в журнале Nature, группа описывает использование обучения с подкреплением для улучшения математических алгоритмов. Третий вариант — нейросети, которые получают входные данные и на их основе что-то предсказывают. Редактировать тексты, решать задачи и писать код Нейросети используются в огромном количестве сфер, в первую очередь в тех, где от машины нужна функциональность сродни человеческой. То есть в ситуациях, где нет четко заданного скрипта, описывающего каждый конкретный случай; входные данные могут быть любыми, поэтому нужно уметь обрабатывать все возможные варианты. Хороший пример — робот-ассистент или подсказки в поле поиска. В свое время именно поисковые системы дали толчок развитию методов искусственного интеллекта. Данные, которые передаются следующему нейрону — это сумма всех данных в нейронке, умноженных на соответствующие коэффициенты веса. Генеративная — для изучения генеративной модели, которая описывает, как генерируются данные с точки зрения вероятностной модели. Простыми словами, в этой части объясняется, как данные генерируются визуально. Нейросеть смогла одновременно решать шесть разных типов задач благодаря распределению ролей Применение нейросетей в химии оказалось невероятно перспективным направлением, позволяющим получать точные и быстрые результаты. Все, что нужно для решения задачи с помощью нейросети — это ввести задание в поле ввода и алгоритм автоматически обработает данные и даст полное решение. Эта нейросеть, которая … Click here to continue reading…