数学家们发现了一个无解的计算机问题

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近日,据外媒报道,数学家们发现了一一两个 我就们无法除理的,与机器学习有关的计算机大现象。

这并也有说我就们缺乏聪明,可是一些大现象根本先要 答案。

一些大现象与机器学习有关。机器学习是一些计算机用来“学习”怎么完成特定任务的人工智能模型的类型。

当Facebook或Google识别出一张你的照片,并建议你给此人 贴上标签时,它可是在使用机器学习。当自动驾驶汽车在繁忙的十字路口行驶时,这可是机器学习。神经科学家用机器学习“读”某人的想法。机器学习的关键是基于数学。而且 ,数学家都要能从理论上研究和理解它。我就们都要能写出关于机器学习是怎么工作的绝对证据,并在每一种生活情况下都加以应用。

在一些情况下,一些数学家设计了一一两个 机器学习大现象,称为“估计最大值”或“EMX”。

要理解EMX是怎么工作的,想象一下:你希望在网站上投放广告,并最大限度地让哪几种广告有更大目标观众数量。你有向体育迷、爱猫者、汽车迷和运动爱好者等宣传的广告,但你我可是知道谁会访问一些网站。你怎么选者一组广告,最大限度地增加你的目标观众数量?EMX还要找出答案。

而且 研究人员问了一一两个 大现象:EMX哪几种以都要能除理一一两个 大现象?

在一些机器学习大现象中,数学家通常都要能根据我就们拥有的数据集来判断学习大现象是与非 能在给定的情况下得到除理。谷歌用来识别人脸的基本依据能应用于预测股市趋势吗?数学家我可是知道,但没有人原应分析认为会。

大现象是,数学一些失灵了。自从1931年逻辑学家Kurt Gdel发表了他著名的不完正性定理以来,它就被打破了。我就们表明,在任何数学系统中,也有一些大现象是无法解答的。也有真的先要,要原应分析一些大现象是不可知的。数学家们了解到,我就们理解宇宙的能力从根本上说是有限的。Gdel和另一位数学家Paul Cohen找到了一一两个 例子:连续统假说。

连续统假设是先要 的:数学家原应分析知道有不同大小的无穷大的数。类式于,是与非 穷多个整数(如1、2、3、4、5等);还是与非 穷多的实数(其中包括1、2、3等数字,但也包括1.8和5,222.7和pi先要 的数字)。而且 ,即使是与非 穷多的整数和无穷多的实数,但显然有比整数更多的实数。这就引出了先要 的大现象:是与非 有比整数集更大但比实数集更小的无穷大?连续统假说认为,有。

Gdel和Cohen表明,不原应分析证明连续统假说是正确的,但要原应分析证明它是错误的。“连续统假设是真的吗?”是一一两个 先要 答案的大现象。

1月7日发表在《自然》在线期刊上一篇论文指出,EMX与连续体假说有着千丝万缕的联系。

结果表明,必须在连续统假设成立的情况下,EMX要能除理大现象。这原应分析,“EMX要能学精除理一些大现象吗?”一些大现象的答案和连续体假设一种生活一样不可知。

喜迅 是,连续统假设的解对大多数数学来说并也有不得劲要。同样,一些永久的神秘原应分析可是会对机器学习造成重大障碍。

“原应分析EMX是机器学习中的一一两个 新模型,我就们还我可是知道它在开发真实世界算法方面的用处,”伊利诺伊大学芝加哥分校的数学教授Lev Reyzin说。在《自然》在线期刊发表的一篇文章中,Reyzin写道:“统统有哪几种结果原应分析先要 实际意义。”

Reyzin写道,遇到一一两个 无法除理的大现象是机器学习研究人员的一大特点。Reyzin认为,这证明机器学习原应分析“作为一门数学好科心智成熟期期 图片 起来”。

Reyzin还说,你说歌词 像先要 的结果会让机器学习领域保持一种生活谦逊。确实机器学习算法在不断地改变着我就们附进的世界,而且 机器学习也也有万能的。

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