Comment les mathématiques dévoilent les limites de l'IA

Comment les mathématiques révèlent la pointe de la technologie de l'IA Les mathématiciens aiment la certitude des preuves, une approche parfaitement adaptée à l'examen minutieux de l'intelligence artificielle (IA) afin d'instaurer la confiance. Au Laboratoire national du Pacifique Nord-Ouest (PNNL), Henry Kvinge, mathématicien engagé dans la recherche sur l'IA, explore les limites de ce que cette technologie peut accomplir tout en assurant sa fiabilité. La relation entre les mathématiques et l'IA Henry Kvinge catégorise la relation entre les mathématiques et l'IA en trois domaines clés, chacun jouant un rôle essentiel dans le développement et la compréhension des systèmes d'IA. 1. Les mathématiques pour comprendre l'IA Les mathématiques offrent des outils puissants pour décoder les rouages internes des modèles d'IA complexes. Par exemple, les chercheurs s'efforcent de comprendre ce qui se passe dans les réseaux neuronaux, les boîtes noires de l'IA, afin de s'assurer que leurs décisions ne reposent pas sur des raisonnements erronés ou une logique défectueuse. Les concepts mathématiques tels que la courbure, la forme et la symétrie permettent d'analyser la précision d'un modèle d'IA pour une tâche donnée. Cette analyse permet d'identifier les échecs sous-jacents et d'optimiser les performances. 2. Les mathématiques pour inspirer le développement de l'IA Les mathématiques fournissent le langage nécessaire pour décrire les principes de conception de haut niveau des systèmes d'IA. En intégrant ces principes, les modèles d'IA peuvent être restreints tout en apprenant une solution organiquement à partir des données. Cette approche peut réduire le temps de formation, minimisant ainsi l'utilisation de ressources informatiques. Kvinge explique que dans l'entraînement de l'IA, l'objectif est de faire en sorte que le modèle s'établisse dans une vallée peu profonde et large, correspondant à un modèle robuste. Les concepts mathématiques comme la symétrie et la courbure peuvent être utilisés pour développer des routines d'entraînement qui guident le modèle vers des solutions plus favorables. 3. L'IA pour les mathématiques À mesure que les scientifiques découvrent comment l'IA peut accélérer les découvertes scientifiques, les mathématiciens réalisent que cette technologie peut'être formée pour résoudre des problèmes mathématiques complexes et non résolus. Récemment, Kvinge et ses collègues ont montré qu'un algorithme d'IA pouvait fournir les insights nécessaires pour retrouver un résultat difficile en combinatoire algébrique. Ce type de recherche reste inhabituel car décrypter les solutions proposées par un système basé sur l'apprentissage profond est un travail fastidieux nécessitant une expertise particulière. Résultats et perspectives Le travail initial de Kvinge et de son équipe faisait partie d'un investissement majeur de quatre ans du PNNL pour explorer le rôle des mathématiques dans le raisonnement artificiel en science (MARS). Le succès de ces recherches a ouvert la voie à de nouvelles questions et défis. Kvinge et son équipe continueront leur travail grâce à un nouvel investissement nommé "Generative AI: Foundations for the Future" et à travers des collaborations explorant la topologie, l'algèbre et la géométrie pour relever des défis fondamentaux en-data science. Kvinge encourage les mathématiciens à explorer les nombreux problèmes mathématiques non résolus adaptés à l'IA que son équipe a recensés pour la communauté mathématique. Ces problèmes de combinaisons algébriques, ainsi que leurs solutions publiées, sont disponibles sur GitHub. Malgré le scepticisme initial des mathématiciens traditionnels, des résultats tels que celui de Kvinge devraient progressivement convaincre le reste de la communauté des potentialités de la recherche basée sur l'IA. Collaboration entre les mathématiciens et les ingénieurs en données Dans le développement de l'IA, nombre des avancées les plus importantes sont pilotées par l'ingénierie. Les mathématiciens, habituellement portés à travailler à partir des premiers principes, peuvent collaborer de manière plus efficace en étant ouverts à l'application des mathématiques aux problèmes et observations réels générés par la communauté de l'apprentissage automatique. Cette dynamique garantit que la contribution des mathématiques reste ancrée dans des problèmes pratiques. En plongeant dans les données et en analysant les comportements émergents au sein des modèles d'IA, les mathématiciens peuvent proposer des solutions plus pertinentes. Comme le souligne Kvinge, il est important d'adopter une approche équilibrée. Les modèles d'IA peuvent parfois détecter des corrélations spurieuses liées à la façon dont les données ont été collectées ou prétraitées. "C'est comme si un étudiant trouvait un moyen de réussir un test sans réellement apprendre le matériel," illustre-t-il. Pour l'instant, il est crucial que les humains restent impliqués dans le processus pour repérer ces cas. Cependant, percer les mystères des réseaux neuronaux pour réaliser ce travail de détective nécessite des connaissances mathématiques, un défi qui occupera Kvinge et ses collègues à venir. Evaluation de l'industrie et profil de l'entreprise Le travail de Kvinge et de son équipe chez PNNL est salué comme une avancée significative dans l'intersection des mathématiques et de l'IA. L'approche multidisciplinaire adoptée par PNNL, qui intègre des experts en mathématiques, en informatique et en sciences des données, est considérée comme un modèle exemplaire pour les futurs projets de recherche en IA. Le laboratoire poursuit activement ses investissements dans cette direction, reconnaissant le potentiel de l'IA pour transformer divers domaines scientifiques et techniques. Les professionnels de l'industrie voient dans cette collaboration le début d'une nouvelle ère où les mathématiques joueront un rôle central dans la vérification et l'optimisation des systèmes d'IA, assurant ainsi leur pertinence et leur fiabilité à long terme.