गणित में एआई ने वैज्ञानिक खोज का नया स्वर्ण युग खोला
जनरेटिव एआई मॉडल ने पॉल एर्डोस (Paul Erdős) द्वारा प्रस्तावित एक प्रसिद्ध ज्यामिति ग्राफ परिकल्पना को हल करने में मदद की, जो 80 वर्षों से गणितज्ञों को चकित कर रही थी। मशीन लर्निंग का उपयोग अब लाखों तार्किक शृंखलाओं को उत्पन्न करने और सत्यापित करने के लिए किया जाता है, जिसमें भ्रम से बचने के लिए लीन (Lean) जैसे इंटरैक्टिव प्रमेय सिद्ध करने वालों के साथ जोड़ा जाता है। यह एक बदलाव को चिह्नित करता है जहां एआई गणित में मानव प्रतिभा को बढ़ाता है, न कि इसे बदलता है।
हंगेरियन गणितज्ञ पॉल एर्डोस ने नकद पुरस्कारों के साथ सैकड़ों अनसुलझी समस्याएं छोड़ी थीं, जिनमें से एक ज्यामितीय ग्राफ सिद्धांत में इकाई दूरी परिकल्पना थी। यह परिकल्पना मूल रूप से बिंदुओं के एक सेट के बीच समान लंबाई के कनेक्शनों की अधिकतम संख्या पूछती है, एक पहेली जिसने लगभग 80 वर्षों तक मानव अंतर्ज्ञान को चुनौती दी। एक जनरेटिव एल्गोरिदम ने गैर-तुच्छ स्थानिक संरचनाओं की खोज की, जिन्हें मनुष्यों ने अनदेखा किया था, जिससे समस्या का आंशिक समाधान हुआ। आज, एआई लाखों संयोजनों की गणना और छिपे पैटर्न की पहचान के थकाऊ काम को संभालता है, जबकि लीन या कोक जैसे इंटरैक्टिव प्रमेय सिद्धक प्रत्येक चरण की पुष्टि करते हैं, जिससे भ्रम दूर होते हैं। इन सफलताओं के बावजूद, रीमैन परिकल्पना या नेवियर-स्टोक्स समीकरण जैसी मौलिक समस्याएं अनसुलझी रहती हैं, क्योंकि उन्हें नई वैचारिक भाषा की आवश्यकता है। रूसी भाषी वैज्ञानिक समुदाय के लिए, यह कम्प्यूटेशनल बदलाव एक मजबूत गणितीय परंपरा का लाभ उठाता है, जिसके अनुप्रयोग तंत्रिका नेटवर्क अनुकूलन से लेकर क्वांटम-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफी तक हैं। एआई मानव मस्तिष्क के लिए एक डिजिटल एक्सोस्केलेटन के रूप में कार्य करता है, शोधकर्ताओं को नियमित कार्यों से मुक्त करता है और उन्हें रणनीतिक लक्ष्यों और वैचारिक दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करने देता है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ —
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