Математиците Откриха Компютърен Проблем, Който Никой Не Може Да Реши

{h1}

Изследователи, работещи по машинно обучение, са открили проблем, който никой навсякъде във вселената никога няма да успее да реши.

Роденият в Австрия математик Курт Годел в Института за напреднали изследвания.

Роденият в Австрия математик Курт Годел в Института за напреднали изследвания.

Математиците откриха проблем, който не могат да решат. Не че не са достатъчно умни; просто няма отговор.

Проблемът е свързан с машинното обучение - вида на моделите с изкуствен интелект, които някои компютри използват, за да „научат“ как да изпълняват конкретна задача.

Когато Facebook или Google разпознаят ваша снимка и ви предложат да маркирате себе си, използва машинно обучение. Когато автомобил със самостоятелно управление управлява оживена пресечка, това е машинно обучение в действие. Невролозите използват машинно обучение, за да "четат" нечии мисли. Нещото при машинното обучение е, че то се основава на математиката. И в резултат математиците могат да го изучават и разбират на теоретично ниво. Те могат да напишат доказателства за това как работи машинното обучение, които са абсолютни и да ги прилагат във всеки случай. [Снимки: Големи числа, които определят Вселената]

В този случай екип от математици проектира проблем с машинно обучение, наречен „оценка на максимума“ или „EMX“.

За да разберете как работи EMX, представете си това: Искате да поставите реклами на уебсайт и да увеличите максимално колко зрители ще бъдат насочени от тези реклами. Имате реклами, насочени към фенове на спорта, любители на котки, фанатици на автомобили и любители на тренировки и т.н., но не знаете предварително кой ще посети сайта. Как избирате подбор от реклами, които ще увеличат максимално броя зрители, към които насочвате? EMX трябва да намери отговора само с малко количество данни за това кой посещава сайта.

Тогава изследователите зададоха въпрос: Кога EMX може да реши проблем?

При други проблеми с машинното обучение математиците обикновено могат да кажат дали проблемът с обучението може да бъде решен в даден случай въз основа на набора от данни. Може ли основният метод, който Google използва, за да разпознае лицето ви, да се приложи при прогнозиране на тенденциите на фондовите пазари? Не знам, но някой може.

Бедата е, че математиката е нещо счупено. Той е нарушен от 1931 г., когато логикът Курт Гьодел публикува известните си теореми за непълноти. Те показаха, че във всяка математическа система има определени въпроси, на които не може да се отговори. Всъщност не са трудни - те са непознати. Математиците научиха, че способността им да разбират Вселената е коренно ограничена. Гьодел и друг математик на име Пол Коен намериха пример: хипотезата за континуума.

Хипотезата за континуума върви така: математиците вече знаят, че има безкрайности с различни размери. Например има безкрайно много цели числа (числа като 1, 2, 3, 4, 5 и така нататък); и има безкрайно много реални числа (които включват числа като 1, 2, 3 и така нататък, но те също включват числа като 1.8 и 5 222.7 и пи). Но въпреки че има безкрайно много цели числа и безкрайно много реални числа, очевидно има по-реални числа, отколкото има цели числа. Което повдига въпроса, има ли безкрайности по-големи от множеството цели числа, но по-малки от множеството реални числа? Хипотезата за континуума казва, че не, няма.

Гьодел и Коен показаха, че е невъзможно да се докаже, че хипотезата на континуума е правилна, но също така е невъзможно да се докаже, че е грешна. „Вярна ли е хипотезата за континуума?“ е въпрос без отговор.

В документ, публикуван в понеделник, 7 януари, в списанието Nature Machine Intelligence, изследователите показаха, че EMX е неразривно свързана с хипотезата на континуума.

Оказва се, че EMX може да реши проблем само ако хипотезата на континуума е вярна. Но ако това не е вярно, EMX не може. Това означава, че въпросът "Може ли EMX да се научи да решава този проблем?" има отговор толкова непознаваем, колкото самата хипотеза за континуума.

Добрата новина е, че решението на хипотезата за континуума не е много важно за по-голямата част от математиката. И подобно на това, тази постоянна мистерия може да не създава голяма пречка за машинното обучение.

"Тъй като EMX е нов модел в машинното обучение, ние все още не знаем неговата полезност за разработване на алгоритми в реалния свят", пише Лев Рейзин, професор по математика в Университета на Илинойс в Чикаго, който не работеше върху хартията. в придружаваща статия от Nature News & Views. „Така че тези резултати може да не се окажат практически важни“, написа Рейзин.

Рейзин писа, че се изправя срещу неразрешим проблем, е вид перо в капачката на изследователите на машинно обучение.

Това е доказателство, че машинното обучение е „узряло като математическа дисциплина“, пише Рейзин.

Машинното обучение "сега се присъединява към многото полета на математиката, които се справят с тежестта на недоказуемостта и неприятностите, които идват с нея", написа Рейзин. Може би резултати като този ще донесат в областта на машинното обучение здравословна доза смирение, дори когато алгоритмите за машинно обучение продължават да революционизират света около нас. "

  • Албум: Най-красивите уравнения на света
  • 9-те най-масови числа в съществуването
  • Усукана физика: 7 умопомрачителни констатации

Бележка на редактора: Тази история беше актуализиранана 14 януари в 14:15 ч. EST за коригиране на дефиницията на хипотеза за континуум. Първоначално в статията се казва, че ако хипотезата за непрекъснатост е вярна, тогава има безкрайности, по-големи от множеството цели числа, но по-малки от множеството реални числа. Всъщност, ако хипотезата за континуума е вярна, тогава няма инфинити, по-големи от множеството от цели числа, но по-малки от множеството реални числа.

Първоначално публикувано на Наука на живо.


Видео Добавка: ДОКЛАД ИСКОННАЯ ФИЗИКА АЛЛАТРА. ВИДЕО-ВЕРСИЯ. ALLATRA SCIENCE.




Изследване


Футуристични Ритници: Маратонки С 3D Печат Са Съобразени С Краката Ви
Футуристични Ритници: Маратонки С 3D Печат Са Съобразени С Краката Ви

10-Те Най-Големи Моменти В Науката За 2011 Г.
10-Те Най-Големи Моменти В Науката За 2011 Г.

Наука Новини


Ох! Защо Жените Се Чувстват Повече Болки
Ох! Защо Жените Се Чувстват Повече Болки

Гренландия Изгуби 217 Милиарда Тона Лед Миналия Месец
Гренландия Изгуби 217 Милиарда Тона Лед Миналия Месец

Карибски Пиратски Живот: Тютюн, Але... И Изящна Керамика
Карибски Пиратски Живот: Тютюн, Але... И Изящна Керамика

Биофийдбек Видео Игра Помага На Децата Да Контролират Гнева
Биофийдбек Видео Игра Помага На Децата Да Контролират Гнева

Инфекциозна Болест По Пътя На Коприната Даде Път, Показва Древен Пуп
Инфекциозна Болест По Пътя На Коприната Даде Път, Показва Древен Пуп


BG.WordsSideKick.com
Всички Права Запазени!
Възпроизвеждането На Използваните Материали Оставя Само Prostanovkoy Активна Връзка Към Сайта BG.WordsSideKick.com

© 2005–2019 BG.WordsSideKick.com