Эта научная статья исследует слияние когнитивной науки и машинного обучения в стремлении создать сверхчеловеческие математические системы.
Междисциплинарное слияние когнитивной науки и машинного обучения стремление к созданию сверхчеловеческих математических систем
Исследователи из MIT BCS, Университета Кембриджа и Института Алана Тьюринга исследуют историческое стремление к автоматизированным математикам в искусственном интеллекте, акцентируя внимание на последнем влиянии LLMs. Это защищает перспективу когнитивной науки и подчеркивает классические и текущие научные направления, необходимые для создания математических систем на уровне человека или сверхчеловека. Это поощряет сотрудничество между когнитологами, исследователями ИИ и математиками для развития математических ИИ-систем, предоставляя представления о математических границах и когнитивных способностях человека. Открытые обсуждения и междисциплинарные усилия являются важными для разработки более сложных математических ИИ-систем.
При исследовании возможности автоматизации математиков важно учитывать перспективу когнитивных наук. Включение различных возможностей человека в математике является важным для создания адаптивных, граничных автоматизированных математиков. Важно подчеркнуть значение самообъяснения в обучении и включения объяснений в проектирование ИИ-систем. Исследование приписывает заслуги различным лицам и группам за их вклад и признает проблемы, связанные с достижением уровня математических навыков человека с помощью больших языковых моделей.
Исследовательская группа решает долгосрочную задачу достижения уровня профессионализма в математике с помощью вычислительных систем в ИИ. Несмотря на прогресс, сделанный с помощью LLMs, выполнение математических задач должно догнать другие области. Их подход предлагает комплексный подход к разработке автоматизированных математиков, которые превосходят статические точки отсчета, интегрирующие интуиции, суждения, рассуждения и тактику решения проблем для продвижения математических знаний.
- NVIDIA обеспечивает обучение некоторых из крупнейших моделей основы Amazon Titan
- NVIDIA GPUs на AWS предложат удвоение прыжка симуляции в Omniverse Isaac Sim, ускоряя развитие умных роботов.
- NVIDIA BioNeMo обеспечивает генеративное ИИ для обнаружения лекарств на AWS
Сотрудничество между когнитологами, исследователями ИИ и математиками является важным для достижения уровня ИИ на уровне человека в математике. Подчеркивая важность перспектив когнитивных наук, исследование предполагает развитие адаптивных и инновационных автоматизированных математиков, которые продвигают границы математики. Хотя в исследовании не представлены конкретные результаты, оно поощряет дальнейшее исследование взаимодействия между когнитивными науками и ИИ для создания передовых математических систем. Отмечается важность представлений из этих областей с последующей целью создания гибких и расширяющих границ ИИ-математиков.
Это исследование исследует задачи решения проблем, основы вычислительного понимания и роль предшествующих знаний. Оно призывает внедрять представления из когнитивных наук в концепции, представления и самообъяснения для создания гибких ИИ-математиков. Исследование также требует улучшения инструментов сотрудничества и большего количества возможностей для совещаний. Подчеркивая мультиспециальный подход, оно предвидит, что ИИ-системы будут способствовать лучшему пониманию когнитивных способностей человека в математике, подчеркивая решающую роль совместных усилий в различных областях.
Это совместное исследование направлено на разработку ИИ-математиков, способных работать на уровне человека, путем сочетания знаний из когнитивных наук, искусственного интеллекта и математики. Исследование сосредоточено на фундаментальных аспектах основного знания и числовом смысле, необходимых для математической компетенции. Проектирование ИИ-систем опирается на силу самообъяснения в обучении. В исследовании также подчеркивается осмысливание когнитивных аспектов LLMs и новых стратегий подсказок. Для содействия междисциплинарному сотрудничеству проводятся обсуждения и создаются инструменты для исследования вычислительных основ, решения проблем и роли предшествующих знаний в изучении математики.
