Телеграм канал «Математика не для всех»

Смотрите на Кинопоиске! Музыка тоже в мультиподписке

Фильмы и сериалы на любой вкус. Смотрите в онлайн-кинотеатре на Кинопоиске!

Смотреть

#реклама 18+
kinopoisk.ru
О рекламодателе

Будущее математики и математиков

Я пишу это письмо как молодой начинающий исследователь/ученый. Мы живем в период неопределенности, и у меня много сомнений по поводу решений, которые мне предстоит принять. Меня всегда интересовали математика и физика, и я считаю, что карьера в этой области принесет мне удовлетворение.

Однако с развитием искусственного интеллекта я начинаю беспокоиться о своем будущем. Трудно понять, что происходит на самом деле. Такое ощущение, что с каждым днем эти модели совершенствуются и рано или поздно сделают нас бесполезными.

Я знаю, что самая важная цель изучения математики/естественных наук — это понимание, и что искусственный интеллект не лишит нас этого удовольствия. Но все же я чувствую, что он лишит нас чего-то фундаментального в этой дисциплине. Если у нас появится машина, которая будет решать задачи значительно лучше нас, не утратит ли наука часть своего волшебства? Борьба, с которой мы сталкиваемся, пытаясь ответить на по-настоящему сложные вопросы, — пожалуй, самая увлекательная часть исследовательской работы.

Мне бы очень хотелось узнать ваше мнение на этот счет. Смогут ли математики/ученые/исследователи по-прежнему играть свою роль во всем этом? Будет ли наука по-прежнему интересной темой для изучения?
Здесь есть два вопроса: о будущем математики и о будущем математиков. Давайте рассмотрим их по отдельности.

Похоже, такое же письмо было отправлено Мартину Хайреру и освещено в недавней статье NYT о состоянии искусственного интеллекта, занимающегося математикой, и о слишком раннем проекте First Proof. По словам Хайрера,
"Я считаю, что математика на самом деле вполне "безопасна", я не видел ни одного правдоподобного примера того, чтобы Л.Л.М. выдвинул действительно новую идею и / или концепцию".
Я не могу не согласиться с Хайрером, но уровень техники может быстро измениться. Еще несколько месяцев назад я бы сказал, что ИИ еще предстоит доказать новую теорему, но это уже не так.

Пока рано говорить о том, насколько хорош будет искусственный интеллект в математике. Сейчас он похож на начинающего аспиранта: хорошо справляется с поиском литературы, формализацией доказательств, написанием черновиков статей, изучением известных концепций и простыми математическими дискуссиями. Но каким бы совершенным он ни стал, математика — это область бесконечных концепций, и, как показал Гёдель, всегда будет что исследовать.

Я очень надеюсь, что искусственный интеллект научится находить новые концепции и доказательства теорем, а также откроет новые математические явления, которые, возможно, не были бы открыты, пока я жив.

Для математиков будущее выглядит более сложным. Возможно, искусственный интеллект никогда не придет к новым идеям, и Хайрер может оказаться прав. Или же искусственный интеллект может настолько хорошо справляться с доказательством теорем, что, если вы дадите ему гипотезу, а он не сможет ее доказать, можно и не пытаться. Скорее всего, истина где-то посередине, и мы придем к ней скорее медленно, чем быстро.

Люди приходят в математику по разным причинам. Кто-то находит радость в новых и захватывающих идеях. Кому-то нравится создавать хорошие вопросы и модели, которые помогают разобраться в математических идеях. Кому-то нравится бороться за доказательство новых теорем, противостоять невидимой силе, которая, кажется, мешает вам, пока вы наконец не одержите победу, и впечатлять коллег своим мастерством. Кто-то получает удовольствие от преподавания, увлекая других важностью и увлекательностью математики. Все это будет развиваться по мере совершенствования искусственного интеллекта, и роль математика будет меняться вместе с ним.

Мой совет: занимайтесь математическими исследованиями, но будьте готовы перестроиться по мере развития ИИ. Возможно, мы стоим на пороге невероятного прорыва в математике. Как вы можете не быть в числе тех, кто его совершит? А если нет, то математика нуждается в вас еще больше.

Автор: Лэнс Фортноу

А Ваше мнение?

Магистратура для инженеров и разработчиков: образовательные программы YADRO в ведущих вузах России 🎓

На этих программах студенты не только учатся, но и работают над проектами, знакомятся с инженерными процессами и решают задачи, с которыми сталкиваются специалисты в индустрии. Многие продолжают этот путь в компании.

В этом году идет набор на пять направлений магистратуры:

🔵 Инструменты разработки и анализа программ (ИТМО) — если хочешь глубже разобраться в системном программировании и low-level-разработке.

🔵 Вычислительные системы и ЭКБ (МИЭТ) — для будущих инженеров микроэлектроники и разработчиков микросхем.

🔵 Промышленная разработка ПО (МФТИ × БЮРО 1440) — если хочешь создавать драйверы, операционные системы, системное ПО и высоконагруженные сервисы.

🔵 Телекоммуникационные сети и системы (МФТИ ФРКТ) — для будущих сетевых инженеров и специалистов по передаче данных.

🔵 Микропроцессорные технологии (МФТИ ФРКТ) — если планируешь заниматься разработкой микропроцессоров и низкоуровневого ПО (программа магистратуры для сотрудников YADRO).

➡️ Подробнее о программах смотри на сайте. А если хочешь раньше всех получать новости о программах — оставляй заявку в форме.

Раковина посреди пустыни
Иногда лучший математический проект начинается не с очень простого человеческого недоумения: как морская раковина могла оказаться посреди пустыни?

Автор проекта нашёл в пустыне Аль-Гат в Саудовской Аравии каменный объект, похожий на морскую раковину, до ближайшего побережья - около 500 км! Впрочем, часть Аравийского полуострова когда-то была покрыта морем: речь может идти о слоях позднего юрского периода, а это примерно 150 млн лет назад.

Но автор - математик,а не палеонтолог. Он берёт форму раковины, нормализует её, извлекает контур, превращает его в набор точек и получает объект, с которым уже можно работать как с данными. По сути, живая природная форма превращается в матрицу 256×2: 256 точек контура, каждая с координатами x и y.

Дальше появляется расстояние между формами. Если две раковины похожи, их контуры должны быть близки. Если отличаются - расстояние растёт. После этого можно уже строить пространство форм: где рядом лежат похожие раковины, где находятся вытянутые, где круглые, где грубые, где симметричные.

Особенно красиво здесь работает PCA - метод главных компонент. Автор показывает, что огромную форму можно сжать до нескольких чисел, и при этом в этих числах начинает проступать смысл. Первая компонента, судя по его наблюдению, отвечает за «заострённость» формы, вторая за симметрию или распределение массы.

Самая похожая современная форма оказалась у Sphincterochila candidissima, но автор честно пишет, что по одной морфологии нельзя строго определить происхождение окаменелости.

В проекте использован датасет Zhang et al.: 7894 вида и 59244 изображения раковин. Автор сделал и веб-версию, где можно поиграться с проектом.

Фрактал «Задача трёх тел»:
планета с начальной координатой (1|0|t) и начальной скоростью (x|y|0) движется в двойной звёздной системе. Красный и зелёный цвета показывают, насколько близко планета подходит к каждой из звёзд, а синий — насколько далеко от них. Всё это происходит за 5000 шагов.

SQL и получение данных

SQL — главный инструмент аналитика. Научитесь с помощью SQL получать данные...

Узнать больше

#реклама 16+
netology.ru
О рекламодателе