Por David Nield
Publicado na ScienceAlert
Podemos acrescentar a sugestão e a comprovação de teoremas matemáticos à longa lista do que a Inteligência Artificial é capaz: matemáticos e especialistas em IA se uniram para demonstrar como o aprendizado de máquina pode abrir novos caminhos a serem explorados no campo.
Embora os matemáticos venham usando computadores para descobrir padrões por décadas, o poder cada vez maior do aprendizado de máquina significa que essas redes podem trabalhar por meio de grandes conjuntos de dados e identificar padrões que não foram detectados antes.
Em um estudo publicado recentemente, uma equipe de pesquisa usou sistemas de Inteligência Artificial desenvolvidos pela DeepMind, a mesma empresa que vem implantando IA para resolver problemas complicados de biologia e melhorar a precisão das previsões do tempo, para solucionar alguns problemas matemáticos de longa data.
“Problemas de matemática são amplamente considerados como alguns dos problemas mais desafiadores intelectualmente”, disse o matemático Geordie Williamson, da Universidade de Sydney, na Austrália. “Embora os matemáticos tenham usado o aprendizado de máquina para auxiliar na análise de conjuntos de dados complexos, esta é a primeira vez que usamos computadores para nos ajudar a formular conjecturas ou sugerir possíveis linhas de desenvolvimento para ideias não comprovadas em matemática”.
A equipe mostra IA resolvendo uma prova para polinômios de Kazhdan-Lusztig, um problema matemático envolvendo a simetria da álgebra de dimensão superior que permaneceu sem solução por 40 anos.
A pesquisa também demonstrou como uma técnica de aprendizado de máquina chamada modelo de aprendizado supervisionado foi capaz de detectar uma relação até então desconhecida entre dois tipos diferentes de nós matemáticos, levando a um teorema inteiramente novo.
A teoria dos nós na matemática também atua em vários outros campos desafiadores da ciência, incluindo genética, dinâmica de fluidos e até mesmo o comportamento da coroa solar. As descobertas que a IA faz podem, portanto, levar a avanços em outras áreas de pesquisa.
“Demonstramos que, quando guiado pela intuição matemática, o aprendizado de máquina fornece uma estrutura poderosa que pode revelar conjecturas interessantes e prováveis em áreas onde uma grande quantidade de dados está disponível ou onde os objetos são muito grandes para estudar com métodos clássicos”, disse o matemático András Juhász, da Universidade de Oxford, no Reino Unido.
Um dos benefícios dos sistemas de aprendizado de máquina é a maneira como eles podem procurar padrões e cenários que os programadores não os codificaram especificamente para observar – eles pegam seus dados de treinamento e aplicam os mesmos princípios a novas situações.
A pesquisa mostra que esse tipo de processamento de dados de alta velocidade, ultraconfiável e em grande escala pode funcionar como uma ferramenta extra para trabalhar com a intuição natural dos matemáticos. Quando você está lidando com equações longas e complexas, isso pode fazer uma diferença significativa.
Os pesquisadores esperam que seu trabalho leve a muitas outras parcerias entre acadêmicos nas áreas de matemática e Inteligência Artificial, abrindo a oportunidade para descobertas que de outra forma não seriam descobertas.
“IA é uma ferramenta extraordinária”, disse Williamson. “Este trabalho é uma das primeiras vezes em que demonstra sua utilidade para matemáticos puros, como eu”.
“A intuição pode nos levar muito longe, mas a IA pode nos ajudar a encontrar conexões que a mente humana nem sempre pode detectar facilmente”, completa o pesquisador.
A pesquisa foi publicada na Nature.
