谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚

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数学家发现了一个他们无法处理的问题。并不是说他们不行聪明; 根本就没有答案。

问题与机器学习有关 - 一些计算机用来“学习”怎么完结特定使命的人工智能模型

当Facebook或Google辨认出谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚您的相片并建议您符号自己时,它会运用机器学习。当一辆自动驾驶轿车在一个繁忙的十字路口航行时,那就是机器学习的动作。神经科学家运用机女省长器学习来“阅览”或人的主意。关于机命依咒骂宠溺系列小说器学习的作业是它根据数学。因而,数学家能够在理论层面上对其进行研究和了解。他们能够编写关于机器学习怎么作业的证明,并且在每种情况下都适用它们。

奥地利出世的数学家Ku贴身妖孽保安rt Godel在高级研究院ungly。图片来历:Alfred Eisenstaedt

根据样本的机器学习

在这种情谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚况下,一组数学家规划了一个称为“估量最大值”或“EMX”的机器学习问题。

要了解EMX的作业原理,请幻想一下:您期望在网站上投进广告,并最大极限地进步这些广告定位的观女子步行街裸舞众数量。你有广告向体育迷,猫爱好者,轿车疯狂分子和运动爱好者等投球。但你事前并不知道谁将拜访该网站。怎么挑选能够最大化方针受众数量的广告?EMX有必要经过拜访网站的少数数据来找出答案。

研究人员随后问了一个问题:EMX什么中枢之路时分能够庄司美雪处理问题?

在其他机器学习问题中,数学家一般能够说根据他们具有的数据集是否能够在给定的情况下处理学习问题。谷歌用来辨认你的面孔的根底办法是否能够应用于猜测股市趋势?我不知道,但有人或许。

费事的是,数学有点破碎。它自1931年以来一向被打破,其时逻辑学家库尔特哥德尔宣布了他出名的不齐备性定理。他们标明,在任何数学体系中,都存在一些无法回答的问题。他们并不是很难 - 他们是不可知的。数学家们了解到他们了解国际的才干从根本上受到限制。哥德尔和另一位名叫保罗科恩的数学家找到了一个比如:the continuum hypothesis(接连统假说)。

接连统假定是这样的:数学家现已知道有不同巨细的无量大。希尔瓦娜斯的音乐盒例如,有无限多个整数(数字如1,2,3,4,5等); 并且有无限多的实数(包含1,2,3等数字,但它们也包含1.8和5,222.7以及pi等数字)。但即便有无限多个整数和很多多个实数,显然有更多的实数而不是整数。提出这个问题,是否有任何穿书之莫妍无量大于整数集可是小于实数集?接连统假说,是的,有。

哥德尔和科恩标明,不或许证明接连统假定是武当三丰太极剑55式正确的,但也不或许证明这是过错的。“接连统假定谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚是否正确?” 是一个没有答案的问题。

在1月7日星期一宣布在Nature Machine Intelligence杂志上的一林妮唛篇论文中,研究人员标明EMX与接连统李天一案女主角杨佳假定有着千丝挤b裤万比利的早年生计缕的联络。

只要the continuum hypothesis为真 namebench机器学习的EMX才干处理问题

现实证明,只要接连统无面鬼叔假定为真,EMX才干处理问题。但假如现实并非如此,那么EMX就不能......那意味着“EMX能学erolord会处理这个问题吗?”这个问题的答案与接连统假定自身相同难以了解。

好消息是接连统假定的处理方案对大多数数学都不是很重要。相同,这种永久的疑团或许不会成为机器学习的首要妨碍。

“由于EMX是机器学习的一个新模型,咱们还不知道它路虎n8对开发实在算法的有用性,”伊利诺伊大学芝加哥分校数学教授Lev Reyzin 写道,他没有写论文,在随附的Nature News&Views文章中。“所以这些成果或许不具备实际意义,”Reyzin写道。

Reyzin写道,谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚这谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚证明机器学习现已“老练为一门数学学科”。

Reyzin写道,机器学习“现在加入了许多数学子范畴,奥特森谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚这些子范畴处理无法供给的担负以及随之而来的不安。” 或许谜砂,数学家发现了一个无人能处理的计算机问题,李刚这样的成果将为机器学习范畴带来健康的谦逊,即便机器学习算法持续彻底改变咱们周围的国际。“

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