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數(shù)學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一個無解的計算機(jī)問題

新聞 機(jī)器學(xué)習(xí)
近日,據(jù)外媒報道,數(shù)學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一個他們無法解決的,與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的計算機(jī)問題。

 近日,據(jù)外媒報道,數(shù)學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一個他們無法解決的,與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)的計算機(jī)問題。

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這并不是說他們不夠聰明,而是這個問題根本沒有答案。

這個問題與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一些計算機(jī)用來“學(xué)習(xí)”如何完成特定任務(wù)的人工智能模型的類型。

當(dāng)Facebook或Google識別出一張你的照片,并建議你給自己貼上標(biāo)簽時,它就是在使用機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)自動駕駛汽車在繁忙的十字路口行駛時,這就是機(jī)器學(xué)習(xí)。神經(jīng)科學(xué)家用機(jī)器學(xué)習(xí)“讀”某人的想法。機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是基于數(shù)學(xué)。因此,數(shù)學(xué)家可以從理論上研究和理解它。他們可以寫出關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)是如何工作的絕對證據(jù),并在每一種情況下都加以應(yīng)用。

在這種情況下,一些數(shù)學(xué)家設(shè)計了一個機(jī)器學(xué)習(xí)問題,稱為“估計***值”或“EMX”。

要理解EMX是如何工作的,想象一下:你希望在網(wǎng)站上投放廣告,并***限度地讓這些廣告有更大目標(biāo)觀眾數(shù)量。你有向體育迷、愛貓者、汽車迷和運(yùn)動愛好者等宣傳的廣告,但你不知道誰會訪問這個網(wǎng)站。你如何選擇一組廣告,***限度地增加你的目標(biāo)觀眾數(shù)量?EMX必須找出答案。

然后研究人員問了一個問題:EMX什么時候能解決一個問題?

在其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中,數(shù)學(xué)家通??梢愿鶕?jù)他們擁有的數(shù)據(jù)集來判斷學(xué)習(xí)問題是否能在給定的情況下得到解決。谷歌用來識別人臉的基本方法能應(yīng)用于預(yù)測股市趨勢嗎?數(shù)學(xué)家不知道,但有人可能認(rèn)為會。

問題是,數(shù)學(xué)有些失靈了。自從1931年邏輯學(xué)家Kurt Gdel發(fā)表了他著名的不完全性定理以來,它就被打破了。他們表明,在任何數(shù)學(xué)系統(tǒng)中,都有某些問題是無法解答的。不是真的很難,而是因?yàn)橛行﹩栴}是不可知的。數(shù)學(xué)家們了解到,他們理解宇宙的能力從根本上說是有限的。Gdel和另一位數(shù)學(xué)家Paul Cohen找到了一個例子:連續(xù)統(tǒng)假說。

連續(xù)統(tǒng)假設(shè)是這樣的:數(shù)學(xué)家已經(jīng)知道有不同大小的無窮大的數(shù)。例如,有無窮多個整數(shù)(如1、2、3、4、5等);還有無窮多的實(shí)數(shù)(其中包括1、2、3等數(shù)字,但也包括1.8和5,222.7和pi這樣的數(shù)字)。但是,即使有無窮多的整數(shù)和無窮多的實(shí)數(shù),但顯然有比整數(shù)更多的實(shí)數(shù)。這就引出了這樣的問題:是否有比整數(shù)集更大但比實(shí)數(shù)集更小的無窮大?連續(xù)統(tǒng)假說認(rèn)為,有。

Gdel和Cohen表明,不可能證明連續(xù)統(tǒng)假說是正確的,但也不可能證明它是錯誤的。“連續(xù)統(tǒng)假設(shè)是真的嗎?”是一個沒有答案的問題。

1月7日發(fā)表在《自然》在線期刊上一篇論文指出,EMX與連續(xù)體假說有著千絲萬縷的聯(lián)系。

結(jié)果表明,只有在連續(xù)統(tǒng)假設(shè)成立的情況下,EMX才能解決問題。這意味著,“EMX能夠?qū)W會解決這個問題嗎?”這個問題的答案和連續(xù)體假設(shè)本身一樣不可知。

好消息是,連續(xù)統(tǒng)假設(shè)的解對大多數(shù)數(shù)學(xué)來說并不是很重要。同樣,這種***的神秘可能也不會對機(jī)器學(xué)習(xí)造成重大障礙。

“因?yàn)镋MX是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個新模型,我們還不知道它在開發(fā)真實(shí)世界算法方面的用處,”伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校的數(shù)學(xué)教授Lev Reyzin說。在《自然》在線期刊發(fā)表的一篇文章中,Reyzin寫道:“所以這些結(jié)果可能沒有實(shí)際意義。”

Reyzin寫道,遇到一個無法解決的問題是機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員的一大特點(diǎn)。Reyzin認(rèn)為,這證明機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)“作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科成熟起來”。

Reyzin還說,也許像這樣的結(jié)果會讓機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域保持一種謙遜。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)算法在不斷地改變著我們周圍的世界,但是機(jī)器學(xué)習(xí)也不是***的。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 快科技
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