Dies ist das zweite Mal in den letzten Monaten, dass sich die KI-Welt für Mathematik begeistert. Die Gerüchteküche brodelte letzten November, als berichtet wurde, dass das Drama im OpenAI-Vorstand, der zum vorübergehenden Sturz von CEO Sam Altman führte, durch einen mächtigen neuen Durchbruch in der Technologie verursacht wurde. „KI.“ Es wurde berichtet, dass das betreffende KI-System den Namen Q* trug und komplexe mathematische Berechnungen lösen konnte. (Das Unternehmen hat Q* nicht kommentiert, und wir wissen immer noch nicht, ob es einen Zusammenhang mit Altmans Sturz gab oder nicht.) Ich habe das Drama und den Hype dieser Geschichte offengelegt.

Man muss sich nicht wirklich mit Mathematik auskennen, um zu verstehen, warum dieses Thema möglicherweise sehr spannend ist. Mathematik ist für KI-Modelle wirklich sehr, sehr schwierig. Komplexe Mathematik wie Geometrie erfordert ausgefeilte Denkfähigkeiten, und viele KI-Forscher glauben, dass die Fähigkeit, sie zu entschlüsseln, leistungsfähigere und intelligentere Systeme hervorbringen könnte. Innovationen wie AlphaGeometry zeigen, dass wir uns Maschinen annähern, deren Denkfähigkeiten denen des Menschen ähneln. Dies könnte es uns ermöglichen, leistungsfähigere KI-Tools zu entwickeln, die Mathematikern beim Lösen von Gleichungen helfen und möglicherweise bessere Nachhilfetools bereitstellen könnten.

„Arbeiten wie diese können uns helfen, mithilfe von Computern bessere und logischere Entscheidungen zu treffen“, sagt Conrad Wolfram von Wolfram Research. Das Unternehmen steht hinter WolframAlpha, einer Antwort-Engine, die komplexe mathematische Fragen bearbeiten kann. Ich habe ihn letzte Woche in Athen bei EmTech Europe getroffen. (Wir veranstalten im April eine weitere Ausgabe in London! Machen Sie mit? Ich werde dabei sein!)

Aber es gibt einen Haken. Damit wir die Vorteile der KI nutzen können, müssen sich auch die Menschen anpassen, sagt er. Wir müssen besser verstehen, wie Technologie funktioniert, damit wir Probleme so angehen können, dass Computer sie lösen können.

„Da Computer immer besser werden, müssen sich die Menschen daran anpassen und mehr lernen, mehr Erfahrung sammeln, um herauszufinden, ob es funktioniert, wo es nicht funktioniert, wo wir ihm vertrauen können oder nicht“, erklärt Wolfram.

Wolfram argumentiert, dass Menschen auf dem Weg in die KI-Ära mit leistungsfähigeren Computern „rechnerisches Denken“ übernehmen müssen, bei dem es darum geht, ein Problem zu definieren und zu verstehen und es dann in Teile zu zerlegen, damit ein Computer die Antwort berechnen kann .

Er vergleicht diesen Moment mit dem Aufstieg der Massenkompetenz im späten 18. Jahrhundert, der die Ära beendete, in der nur die Elite lesen und schreiben konnte.

„Die Länder, die dies zuerst getan haben, haben enorm von ihrer industriellen Revolution profitiert … Wir brauchen jetzt eine Massencomputerkultur, und darum geht es hier.“

By rb8jg

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *