¿Qué papel juega la intuición en las matemáticas y puede la IA reemplazar completamente a un matemático?

Tan rigurosamente analítico como las matemáticas pueden ser, la ironía fascinante es que muchos de los avances, descubrimientos y avances más importantes en el campo fueron el resultado de la intuición creativa y la imaginación. Aquí hay un artículo interesante que aborda el papel de la intuición en las matemáticas: Creatividad: genio matemático Ramanujan.

Ya sea que la inteligencia artificial o la cognición y el aprendizaje de la máquina podrían “reemplazar por completo a un matemático” o no … La trampa en esta pregunta se refiere a lo que se entiende por “reemplazar a un matemático”. Las computadoras digitales ya superan a los humanos en muchas áreas de cálculo extremadamente complejo, ya que derrotan a los maestros mundiales en ajedrez y Go, por ejemplo. Pero hay mucho más en la mentalidad, la cognición y la conciencia que el simple cálculo, independientemente de lo rápido y preciso que se haga.

Algunos pueden estar de acuerdo con el infame comentario de Marvin Minsky de que “la mente humana es solo una computadora hecha de carne”. Soy firmemente escéptico de las teorías de mentalidad y cognición estrictamente lingüísticas y computacionales. Mis puntos de vista se alinean estrechamente con la filosofía de las mentes como sistemas semióticos expuestos en Computers and Cognition: Why Minds are not Machines and Philosophy and Cognitive Science por James H. Fetzer.

No, no creo que una inteligencia artificial o inteligencia general pueda reemplazar a un matemático. Creo que el propósito y la longevidad en la historia favorecen al matemático más de unos pocos cientos de años de inteligencia computacional y de máquinas. Esta inteligencia artificial puede transformar muchas experiencias directas, trabajo laborioso y cálculos repetitivos, e incluso potenciar la robótica para el trabajo necesario. Estoy seguro de que las máquinas reemplazarán los sistemas agrícolas y agrícolas básicos, así como las redes eléctricas y la electricidad, siempre que los humanos puedan monitorear e intervenir. Deberíamos tener interés en el propósito y el trabajo de cualquier inteligencia artificial en todos los aspectos de la sociedad. Sabemos que las máquinas impregnan muchos trabajos, tareas y la gestión de recursos requerida en todas las economías y países avanzados. Y, por supuesto, el mismo humano e ingenio que creó las bases y desarrollos para la inteligencia artificial, necesita poner el mismo esfuerzo en la gobernanza y la ética de la inteligencia artificial. Todos deben participar con un análisis y solución de sistemas complejos, y menos en dominios particulares de inteligencia artificial.

Ningún matemático no será reemplazado por la simple razón de que la IA nunca reemplazará a los humanos. Aunque algunos trabajos se automatizarán, como conducir un taxi y cosas por el estilo. Los matemáticos trabajarán junto con máquinas como muchos otros trabajos lo harán en el futuro … los humanos no deben ser reemplazados sino trabajar juntos.

More Interesting

¿Qué caminos puede tomar un ingeniero mecánico para comenzar a trabajar con robótica, aprendizaje automático e inteligencia artificial?

¿De qué fuente será mejor aprender el aprendizaje automático?

¿Cuál es la diferencia entre el condicionamiento operante y el aprendizaje de refuerzo?

¿Cuál es la diferencia entre Empirical Bayes e inferencia bayesiana?

¿Las estadísticas necesitan un cambio de marca en respuesta a la ciencia de datos y el aprendizaje automático, que están superando las estadísticas en términos de relevancia? ¿Por qué o por qué no?

¿Cómo se compara Caffe 2 con TensorFlow?

¿Cómo puedo seleccionar todos los archivos que se modifican todos con un día de diferencia en un directorio UNIX?

¿Cuáles son algunos proyectos paralelos de Machine Learning que puedo implementar en mi tiempo libre?

¿Qué biblioteca de Java utilizas para los algoritmos genéticos? ¿Por qué?

¿Cómo uso la regresión logística si la variable dependiente tiene más de 2 dimensiones?

¿La ingeniería de características es relevante para los bosques aleatorios? ¿Cómo son relevantes las transformaciones de centrado, escala y Box-Cox en este contexto?

¿Puedo trabajar en Google Machine Learning con una licenciatura en Informática pero habiendo realizado dos pasantías y 3 proyectos de código abierto?

¿El bosque aleatorio funciona con variables categóricas?

¿Cuáles son algunas aplicaciones del aprendizaje por refuerzo (o aprendizaje por refuerzo profundo) en finanzas y economía?

Como persona con una maestría en química y un doctorado en ingeniería eléctrica y nanotecnología, a los 26 años sin experiencia en ciencias de la computación, ¿es demasiado tarde o demasiado difícil enseñarme a mí mismo el aprendizaje automático?