Переведя на язык машин часть сложных математических уравнений, исследователи создали систему с искусственным интеллектом, надеясь, что она даст ответы на ещё более сложные вопросы.

Более 70 лет назад исследователи на переднем крае изучения искусственного интеллекта (ИИ) придумали нейросети – революционный способ представить работу мозга человека. В мозге человека сети, состоящие из миллиардов связанных между собой нейронов, осмысливают приходящие с органов чувств данные, что позволяет нам учиться на опыте. Искусственные нейросети тоже умеют фильтровать через взаимосвязанные слои данные в огромных количествах, и, пользуясь самостоятельно выученными правилами, делать предсказания и распознавать закономерности.

Сегодня люди считают нейросети некоей панацеей из области ИИ, способной решать любые технические задачи, которые можно переформулировать в виде задач на распознавание закономерностей. Они умеют делать [почти] естественно звучащие переводы с языка на язык. Приложения для работы с фотографиями используют их для распознавания и разделения по категориям лиц, встречающихся на снимках. Программы на основе нейросетей обыграли лучших игроков мира в разные настольные игры, включая шахматы и го.

Однако в одной области нейросети традиционно отставали: в решении сложных задач символьной математики. Это, например, типичные задачи из курсов дифференциального и интегрального исчисления. Проблемы возникают по причине устройства самой математики, требующей точных решений задач. Нейросети тем временем обычно полагаются на вероятности. Они учатся распознавать закономерности – какой из вариантов перевода на испанский лучше звучит, или как выглядит ваше лицо на фото – и способны создавать новые.

Ситуация изменилась в конце прошлого года, когда Гийом Лампл [Guillaume Lample] и Франсуа Шартон [François Charton], пара специалистов по информатике из парижской исследовательской группы ИИ в Facebook, раскрыли первый удачный подход к решению задач символьной математики при помощи нейросетей.