Warum ist es wichtig, dass KI gut in Mathematik ist?

Dies ist das zweite Mal in den letzten Monaten, dass sich die KI-Welt für Mathematik begeistert. Die Gerüchteküche brodelte letzten November auf Hochtouren, als es Berichte gab, dass das Sitzungsdrama bei OpenAI, bei dem CEO Sam Altman vorübergehend verdrängt wurde, durch einen neuen, leistungsstarken KI-Durchbruch verursacht wurde. Es wurde berichtet, dass das fragliche 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 dem Sturz von Altman gab oder nicht.) Ich habe das Drama und den Hype in dieser Geschichte entschlüsselt.

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 knacken, leistungsfähigere und intelligentere Systeme hervorbringen könnte. Innovationen wie AlphaGeometry zeigen, dass wir uns Maschinen mit menschlicheren Denkfähigkeiten annähern. Dies könnte es uns ermöglichen, leistungsfähigere KI-Tools zu entwickeln, die Mathematikern beim Lösen von Gleichungen helfen und möglicherweise bessere Nachhilfetools entwickeln könnten.

„Eine solche Arbeit kann uns helfen, Computer zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und logischer zu sein“, sagt Conrad Wolfram von Wolfram Research. Das Unternehmen steht hinter WolframAlpha, einer Antwort-Engine, die komplexe mathematische Fragen verarbeiten 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 da ist ein Fang. Damit wir die Vorteile der KI nutzen können, müssen sich auch die Menschen anpassen, sagt er. Wir müssen besser verstehen, wie die Technologie funktioniert, damit wir Probleme auf eine Weise angehen können, die Computer lösen können.

„Da Computer immer besser werden, müssen sich die Menschen daran anpassen und mehr wissen, mehr Erfahrung darüber sammeln, ob das funktioniert, wo es nicht funktioniert, wo wir ihm vertrauen können oder nicht“, sagt Wolfram.

Wolfram argumentiert, dass Menschen zu Beginn des KI-Zeitalters 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 der Ära ein Ende setzte, in der nur die Elite lesen und schreiben konnte.

„Die Länder, die das zuerst taten, profitierten massiv von ihrer industriellen Revolution … Jetzt brauchen wir eine Massen-Rechenkompetenz, die das Äquivalent dazu ist.“

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