Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Beschreibung

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen außergewöhnliche wissenschaftliche Durchbrüche in Bereichen wie Proteinfaltung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Arzneimittelsynthese und Empfehlungssysteme bis hin zur Entdeckung neuartiger technischer Materialien und Produkte. Diese Errungenschaften liegen an der Schnittstelle von Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen und Informatik, doch eine klare Erklärung der bemerkenswerten Leistungsfähigkeit und auch der Grenzen solcher KI-Systeme ist Wissenschaftlern aller Disziplinen bisher entgangen. Es bestehen weiterhin kritische grundlegende Lücken, die, wenn sie nicht richtig angegangen werden, bald die Fortschritte im maschinellen Lernen und damit den Fortschritt in der künstlichen Intelligenz begrenzen werden. Es erscheint zunehmend unwahrscheinlich, dass diese kritischen Lücken allein durch erhöhte Rechenleistung und Experimente überwunden werden können. Ein tieferes mathematisches Verständnis ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI genutzt werden kann, um die zukünftigen Bedürfnisse der Gesellschaft zu erfüllen und breite wissenschaftliche Entdeckungen zu ermöglichen, während gleichzeitig die unbeabsichtigten Folgen einer disruptiven Technologie verhindert werden. Die Direktorate der National Science Foundation für Mathematische und Physikalische Wissenschaften (MPS), Computer- und Informationswissenschaft und Ingenieurwesen (CISE), Ingenieurwesen (ENG) und Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften (SBE) werden gemeinsam Forschungskooperationen sponsern, die aus Mathematikern, Statistikern,…

Offizielle Quelle

Förderfähige Begünstigte

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