- Сообщения
- 7.800
- Реакции
- 10.685
С недавней популяризацией систем искусственного интеллекта (ИИ), таких, как ChatGPT, средства массовой информации и эксперты снова обращаются к дискуссии, которая существовала с момента появления первых вычислительных машин: каково будущее традиционных профессий в мире, где ИИ может выполнять функции быстрее и эффективнее людей?
По данным исследования McKinsey, опубликованного в 2017 году, до 2030 года до 30% рабочих мест в развитых странах могут быть автоматизированы. Но что это значит для тех, кто занят в области, которая тесно связана с исследованиями и аналитикой?
Традиционные профессии, такие как написание статей, финансы, право и образование, уже сталкиваются с изменениями. В сфере журналистики, например, AP использует автоматизированные системы для написания коротких новостных сообщений. Однако, такие системы еще не могут заменить глубокие аналитические профессии, требующие человеческого взгляда.
В технологическом секторе, многие из которых происходят из теоретической или прикладной математики, высокая степень специализации и глубокое понимание математических принципов делают эту область устойчивой к полной автоматизации.
Первыми компьютерами были калькуляторы, созданные для автоматизации рутинных вычислений. Однако современные задачи, такие как теория чисел, топология или нелинейная динамика, требуют креативности и интуиции, которые пока остаются за пределами возможностей ИИ.
Хотя многие профессии могут претерпеть изменения из-за развития ИИ, основной человеческий элемент – способность к критическому мышлению, эмпатии и креативности – останется незаменимым. И,
Немного истории:
Алан Тьюринг действительно считается одной из ключевых фигур в истории информатики и искусственного интеллекта. Его работа над машиной Тьюринга — теоретическим устройством, способным моделировать логику любого алгоритма — легла в основу разработки современных компьютеров.
Во времена Второй мировой войны Тьюринг работал в Блетчли-парке, где он и его команда разработали машину для дешифровки сообщений, закодированных нацистской шифровальной машиной "Энигма". Эта работа считается одним из решающих факторов победы союзников в войне.
Его работа в области информатики не ограничивалась лишь разработкой дешифровальных машин. Тьюринг разрабатывал концепцию универсальной машины, способной программироваться для выполнения любой задачи, что, по сути, представляло собой первое понимание современного компьютера.
После войны Тьюринг продолжил работу в области вычислительной техники, исследуя возможности машинного обучения и что мы теперь называем искусственным интеллектом. В 1950 году он предложил знаменитый "тест Тьюринга" как критерий для определения того, может ли машина "мыслить".
Позднее другие ученые, такие как Джон Маккарти, Герберт Саймон и Марвин Мински, продолжили разработку теорий искусственного интеллекта, на которых стояли современные системы ИИ. Но без сомнения, вклад Тьюринга в эту область был фундаментальным и оставил неизгладимый след в истории технологий.
Технологии на основе искусственного интеллекта уже давно применяются в различных областях математики для автоматизации сложных задач. От исследования пространственных структур до решения сложных алгебраических уравнений, автоматические помощники для проверки теорем стали неотъемлемой частью современного математического ландшафта.
Система Lean, разработанная Леонардо де Моурой, является примером того, как далеко проникла эта технология.
Важность таких систем в современном математическом мире не может быть переоценена. Например, в 2012 году, когда математик Томас Хейлс представил формальное доказательство гипотезы Кеплера о наиболее плотной укладке шаров, его доказательство было настолько сложным, что требовалось использование компьютерного программного обеспечения для его проверки. Это привело к обсуждению о том, что теперь даже в области чистой математики нужны компьютерные инструменты для подтверждения результатов.
Такие инструменты, как Lean, не только ускоряют процесс проверки, но и обеспечивают его транспарентность. Ведь в мире науки воспроизводимость исследований является ключевым элементом для подтверждения его достоверности.
Хотя символический ИИ может казаться устаревшим в сравнении с новейшими достижениями в области глубокого обучения и нейронных сетей, его вклад в развитие математической науки и обеспечение ее строгости остается неоценимым.
Современные достижения в области автоматизированных помощников по доказательству, таких как Lean, действительно поразительны. Эти инструменты не только ускоряют процесс доказательства, но и придают ему глубокую формальность, которая раньше была недостижима. Важность этой формальности заключается в том, что она уменьшает вероятность ошибок и увеличивает доверие к исследованию внутри научного сообщества.
Отзывы ведущих математиков, таких как Питер Шольце, говорят о том, что технология быстро развивается, и возможности, которые она предлагает, превосходят даже самые смелые ожидания специалистов в этой области. Это, в свою очередь, указывает на значимость искусственного интеллекта в современной математике.
Как правильно замечено в последних строках, есть проблема принятия. Многие математики продолжают работать традиционными методами, возможно, потому что им недоступна информация о новых технологиях или из-за опасений относительно их надежности. Другой фактор может заключаться в том, что некоторые исследователи считают, что использование автоматических доказательств уменьшает их роль или значение их работы.
Преимущества таких систем очевидны. Они устраняют возможные человеческие ошибки и предоставляют надежное и формальное подтверждение доказательств. В долгосрочной перспективе, по мере развития и совершенствования технологий, можно ожидать,
Искусственный интеллект, особенно такой, как несимволический ИИ, созданный на основе нейронных сетей, похож на маленького ребенка, обучающегося сложным задачам. Как и человеческий мозг, который принимает решения на основе множества опыта,
Одним из ключевых преимуществ символического ИИ, такого как Lean, является его способность систематически и логично обрабатывать информацию. С другой стороны, несимволический ИИ, вроде того, что используется в Minerva, представляет собой более интуитивный и адаптивный подход, который может быть более мощным в некоторых случаях, но также и менее надежным в других.
Компании, работающие в этой области, являются пионерами, идущими на грань того, что возможно с помощью современных технологий. Однако как и в любой пионерской области, будут и ошибки, и неожиданные проблемы.
Недостатки Minerva могут дать ценные уроки для разработчиков ИИ. Ошибки, совершаемые системой, могут выявить слабые места в ее обучении и помочь усовершенствовать алгоритмы, лежащие в основе ее работы.
В долгосрочной перспективе можно предположить, что будет достигнуто некоторое сочетание символического и несимволического подходов к ИИ для математического решения. Такой гибридный подход может сочетать лучшие черты обеих систем: структурированный и логичный анализ символического ИИ с интуитивной мощью и адаптивностью несимволического ИИ.
Творчество действительно играет ключевую роль в математических исследованиях. Математика – это не только формальные вычисления и доказательства. Она также связана с интуицией, глубоким пониманием и умением видеть связи между, казалось бы, несвязанными концепциями. Эти качества человеческого разума сложно, если не невозможно, воспроизвести в машинах, даже с применением самых продвинутых методов ИИ.
Когда речь идет о творчестве, мы часто думаем о художниках, музыкантах и писателях. Но математики также творческие личности. Они выдвигают новые гипотезы, представляя себе новые математические миры, и строят мосты между различными областями знания.
Искусственный интеллект, основанный на текущих технологиях машинного обучения, действует на основе анализа данных и обнаружения закономерностей в этих данных. Его способность "мыслить" вне рамок своего обучения ограничена.
Математика, особенно на передовом крае, часто требует интуиции и "чувства" к проблеме, которое машины пока не могут в полной мере имитировать. Например, выдающийся математик может почувствовать, что определенный подход к проблеме обладает потенциалом, даже если все формальные доказательства еще не найдены.
Математика гораздо больше, чем просто набор решенных задач. Она включает в себя исследование, выдвижение новых гипотез, поиск связей и понимание глубоких и абстрактных концепций. Математики задают вопросы, которые часто выходят за рамки устоявшихся парадигм и представлений. Искусственный интеллект, основанный на современных технологиях машинного обучения, эффективно обрабатывает большие объемы данных и обнаруживает в них закономерности.
Теоретическая математика — это, безусловно, одна из областей, в которой человеческое участие незаменимо. Она исследует основные принципы и структуры, на которых строится вселенная, и ее задача — открывать новые горизонты понимания, а не просто решать задачи по известным алгоритмам. В будущем, вероятно, математики и ИИ будут работать бок о бок, дополняя и усиливая друг друга, но роль математика как исследователя и мыслителя останется важной.
ПРОДОЛЖЕНИЯ:
Привлекательные и содержательные комментарии - это ключ к обогащению вашего опыта на нашей платформе! Мы ценим активное участие наших пользователей и хотим поощрить вас за интересные и глубокие мысли.
Каждый раз, когда вы вносите ценный вклад в обсуждения, предоставляете дополнительные знания или поддерживаете интересные диалоги, вы увеличиваете свои шансы на получение вознаграждения в биткоинах. Наша команда тщательно следит за комментариями и выделяет тех пользователей, чьи вклады особенно заметны и полезны.
Так что не стесняйтесь делиться своими мнениями, вопросами и знаниями! Каждый ваш комментарий может принести вам награду в виде биткоинов. Мы ценим каждого активного участника нашего сообщества и приглашаем вас принять участие в этом захватывающем опыте обмена и взаимодействия. Давайте вместе делать эту платформу еще интереснее и полезнее для всех!
По данным исследования McKinsey, опубликованного в 2017 году, до 2030 года до 30% рабочих мест в развитых странах могут быть автоматизированы. Но что это значит для тех, кто занят в области, которая тесно связана с исследованиями и аналитикой?
Традиционные профессии, такие как написание статей, финансы, право и образование, уже сталкиваются с изменениями. В сфере журналистики, например, AP использует автоматизированные системы для написания коротких новостных сообщений. Однако, такие системы еще не могут заменить глубокие аналитические профессии, требующие человеческого взгляда.
В технологическом секторе, многие из которых происходят из теоретической или прикладной математики, высокая степень специализации и глубокое понимание математических принципов делают эту область устойчивой к полной автоматизации.
Первыми компьютерами были калькуляторы, созданные для автоматизации рутинных вычислений. Однако современные задачи, такие как теория чисел, топология или нелинейная динамика, требуют креативности и интуиции, которые пока остаются за пределами возможностей ИИ.
Хотя многие профессии могут претерпеть изменения из-за развития ИИ, основной человеческий элемент – способность к критическому мышлению, эмпатии и креативности – останется незаменимым. И,
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Немного истории:
Алан Тьюринг действительно считается одной из ключевых фигур в истории информатики и искусственного интеллекта. Его работа над машиной Тьюринга — теоретическим устройством, способным моделировать логику любого алгоритма — легла в основу разработки современных компьютеров.
Во времена Второй мировой войны Тьюринг работал в Блетчли-парке, где он и его команда разработали машину для дешифровки сообщений, закодированных нацистской шифровальной машиной "Энигма". Эта работа считается одним из решающих факторов победы союзников в войне.
Его работа в области информатики не ограничивалась лишь разработкой дешифровальных машин. Тьюринг разрабатывал концепцию универсальной машины, способной программироваться для выполнения любой задачи, что, по сути, представляло собой первое понимание современного компьютера.
После войны Тьюринг продолжил работу в области вычислительной техники, исследуя возможности машинного обучения и что мы теперь называем искусственным интеллектом. В 1950 году он предложил знаменитый "тест Тьюринга" как критерий для определения того, может ли машина "мыслить".
Позднее другие ученые, такие как Джон Маккарти, Герберт Саймон и Марвин Мински, продолжили разработку теорий искусственного интеллекта, на которых стояли современные системы ИИ. Но без сомнения, вклад Тьюринга в эту область был фундаментальным и оставил неизгладимый след в истории технологий.
Технологии на основе искусственного интеллекта уже давно применяются в различных областях математики для автоматизации сложных задач. От исследования пространственных структур до решения сложных алгебраических уравнений, автоматические помощники для проверки теорем стали неотъемлемой частью современного математического ландшафта.
Система Lean, разработанная Леонардо де Моурой, является примером того, как далеко проникла эта технология.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
, Lean предоставляет математикам платформу для формализации и проверки их доказательств с высокой степенью точности. Это средство доказательства теорем действует как "двойная проверка", позволяя исследователям быть уверенными в корректности и строгости своих выводов.Важность таких систем в современном математическом мире не может быть переоценена. Например, в 2012 году, когда математик Томас Хейлс представил формальное доказательство гипотезы Кеплера о наиболее плотной укладке шаров, его доказательство было настолько сложным, что требовалось использование компьютерного программного обеспечения для его проверки. Это привело к обсуждению о том, что теперь даже в области чистой математики нужны компьютерные инструменты для подтверждения результатов.
Такие инструменты, как Lean, не только ускоряют процесс проверки, но и обеспечивают его транспарентность. Ведь в мире науки воспроизводимость исследований является ключевым элементом для подтверждения его достоверности.
Хотя символический ИИ может казаться устаревшим в сравнении с новейшими достижениями в области глубокого обучения и нейронных сетей, его вклад в развитие математической науки и обеспечение ее строгости остается неоценимым.
Современные достижения в области автоматизированных помощников по доказательству, таких как Lean, действительно поразительны. Эти инструменты не только ускоряют процесс доказательства, но и придают ему глубокую формальность, которая раньше была недостижима. Важность этой формальности заключается в том, что она уменьшает вероятность ошибок и увеличивает доверие к исследованию внутри научного сообщества.
Отзывы ведущих математиков, таких как Питер Шольце, говорят о том, что технология быстро развивается, и возможности, которые она предлагает, превосходят даже самые смелые ожидания специалистов в этой области. Это, в свою очередь, указывает на значимость искусственного интеллекта в современной математике.
Как правильно замечено в последних строках, есть проблема принятия. Многие математики продолжают работать традиционными методами, возможно, потому что им недоступна информация о новых технологиях или из-за опасений относительно их надежности. Другой фактор может заключаться в том, что некоторые исследователи считают, что использование автоматических доказательств уменьшает их роль или значение их работы.
Преимущества таких систем очевидны. Они устраняют возможные человеческие ошибки и предоставляют надежное и формальное подтверждение доказательств. В долгосрочной перспективе, по мере развития и совершенствования технологий, можно ожидать,
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Но для этого важно образование и просвещение: предоставление ресурсов, обучение и информирование математического сообщества о том, как максимально эффективно использовать эти новые инструменты.Искусственный интеллект, особенно такой, как несимволический ИИ, созданный на основе нейронных сетей, похож на маленького ребенка, обучающегося сложным задачам. Как и человеческий мозг, который принимает решения на основе множества опыта,
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
это означает, что их ответы основаны на шаблонах данных, на которых они были обучены. И как и у людей, эта модель может иногда давать неправильные ответы, даже если окончательный результат может казаться правильным.Одним из ключевых преимуществ символического ИИ, такого как Lean, является его способность систематически и логично обрабатывать информацию. С другой стороны, несимволический ИИ, вроде того, что используется в Minerva, представляет собой более интуитивный и адаптивный подход, который может быть более мощным в некоторых случаях, но также и менее надежным в других.
Компании, работающие в этой области, являются пионерами, идущими на грань того, что возможно с помощью современных технологий. Однако как и в любой пионерской области, будут и ошибки, и неожиданные проблемы.
Недостатки Minerva могут дать ценные уроки для разработчиков ИИ. Ошибки, совершаемые системой, могут выявить слабые места в ее обучении и помочь усовершенствовать алгоритмы, лежащие в основе ее работы.
В долгосрочной перспективе можно предположить, что будет достигнуто некоторое сочетание символического и несимволического подходов к ИИ для математического решения. Такой гибридный подход может сочетать лучшие черты обеих систем: структурированный и логичный анализ символического ИИ с интуитивной мощью и адаптивностью несимволического ИИ.
Творчество действительно играет ключевую роль в математических исследованиях. Математика – это не только формальные вычисления и доказательства. Она также связана с интуицией, глубоким пониманием и умением видеть связи между, казалось бы, несвязанными концепциями. Эти качества человеческого разума сложно, если не невозможно, воспроизвести в машинах, даже с применением самых продвинутых методов ИИ.
Когда речь идет о творчестве, мы часто думаем о художниках, музыкантах и писателях. Но математики также творческие личности. Они выдвигают новые гипотезы, представляя себе новые математические миры, и строят мосты между различными областями знания.
Искусственный интеллект, основанный на текущих технологиях машинного обучения, действует на основе анализа данных и обнаружения закономерностей в этих данных. Его способность "мыслить" вне рамок своего обучения ограничена.
Математика, особенно на передовом крае, часто требует интуиции и "чувства" к проблеме, которое машины пока не могут в полной мере имитировать. Например, выдающийся математик может почувствовать, что определенный подход к проблеме обладает потенциалом, даже если все формальные доказательства еще не найдены.
Математика гораздо больше, чем просто набор решенных задач. Она включает в себя исследование, выдвижение новых гипотез, поиск связей и понимание глубоких и абстрактных концепций. Математики задают вопросы, которые часто выходят за рамки устоявшихся парадигм и представлений. Искусственный интеллект, основанный на современных технологиях машинного обучения, эффективно обрабатывает большие объемы данных и обнаруживает в них закономерности.
Теоретическая математика — это, безусловно, одна из областей, в которой человеческое участие незаменимо. Она исследует основные принципы и структуры, на которых строится вселенная, и ее задача — открывать новые горизонты понимания, а не просто решать задачи по известным алгоритмам. В будущем, вероятно, математики и ИИ будут работать бок о бок, дополняя и усиливая друг друга, но роль математика как исследователя и мыслителя останется важной.
ПРОДОЛЖЕНИЯ:
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Привлекательные и содержательные комментарии - это ключ к обогащению вашего опыта на нашей платформе! Мы ценим активное участие наших пользователей и хотим поощрить вас за интересные и глубокие мысли.
Каждый раз, когда вы вносите ценный вклад в обсуждения, предоставляете дополнительные знания или поддерживаете интересные диалоги, вы увеличиваете свои шансы на получение вознаграждения в биткоинах. Наша команда тщательно следит за комментариями и выделяет тех пользователей, чьи вклады особенно заметны и полезны.
Так что не стесняйтесь делиться своими мнениями, вопросами и знаниями! Каждый ваш комментарий может принести вам награду в виде биткоинов. Мы ценим каждого активного участника нашего сообщества и приглашаем вас принять участие в этом захватывающем опыте обмена и взаимодействия. Давайте вместе делать эту платформу еще интереснее и полезнее для всех!
Научный телеграм канал
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
и
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Последнее редактирование:
