陶哲轩怎么用AI - 数学巨人&神秘AI的奇妙合作

人工智能

2023-07-23 14:45:49

陶哲轩与人工智能：数学研究的新曙光

数学奇才陶哲轩不仅在数学领域取得了辉煌成就，也对人工智能（AI）充满热情。他与 GPT-4 的非凡对话揭示了人工智能在数学研究中的巨大潜力和面临的挑战。

人工智能的独特视角

陶哲轩将人工智能的出现比作外星生命的降临，因为它为数学研究带来了前所未有的视角。人工智能拥有与人类截然不同的思维方式，能够以人类难以企及的速度和精度处理信息。

这种独特的能力使人工智能能够解决一些复杂的问题，例如证明定理、发现模式和优化算法。陶哲轩认为，人工智能为数学研究开辟了新的可能性，拓展了人类的智力极限。

AI 在数学中的潜力

人工智能在数学研究中的潜力是巨大的。它可以帮助验证复杂的理论，发现隐藏的规律，并为数学问题的求解提供新的途径。例如，人工智能已经被用于证明戈德巴赫猜想和解决其他长期未解的问题。

此外，人工智能可以生成数学猜想，提出新的研究方向，并帮助数学家理解抽象概念。通过分析大量数据和模式，人工智能可以识别以前未被注意的联系和见解。

AI 的挑战

尽管人工智能在数学研究中拥有巨大的潜力，但它也面临着一些挑战。首先，人工智能的学习能力有限。它只能学习和操作它被训练过的数据，其知识库受到限制。

其次，人工智能缺乏创造力。它无法像人类那样进行抽象思考，提出原创性的见解或创造新的理论。人工智能本质上是一种计算工具，受限于预先定义的算法和规则。

陶哲轩与 GPT-4 的对话

陶哲轩与 GPT-4 的对话是一次探索人工智能在数学研究中的作用和局限性的迷人尝试。在对话中，陶哲轩提出了复杂的问题，挑战 GPT-4 的能力。

GPT-4 展示了其解决数学问题的能力，例如计算积分和证明简单定理。然而，它也暴露了其局限性，例如无法理解复杂的概念或生成原创性的见解。

代码示例

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 训练数据集
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 创建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100)

# 评估模型
print(model.evaluate(X, y))

# 使用模型预测
print(model.predict([[0.5, 0.5]]))