Eine 24-Jährige hat gerade 64 Millionen US-Dollar aufgebracht, um einen KI-Mathematiker zu entwickeln, der schlauer ist als Terence Tao (der weithin als der größte lebende Mathematiker der Welt gilt).
Ihr Name ist Carina Hong, und ihr Start-up Axiom Math hat bereits ein 130 Jahre altes Problem gelöst und eine 30 Jahre alte Vermutung.
Lass dich jedoch nicht täuschen: Hier geht es nicht darum, ChatGPT besser in Algebra zu machen. Es geht darum, eine KI zu entwickeln, die völlig neue mathematische Theoreme entdeckt, sie formal beweist und mit jeder Iteration intelligenter wird.
Wir sprechen von einer Art Mathematik, die letztlich Durchbrüche im Chipdesign, in der Flugsicherheit, im Quantencomputing und praktisch jedem wissenschaftlichen Bereich ermöglicht, den du dir vorstellen kannst.
In unserer neuesten Podcast-Folge sprechen wir mit Carina über ihren Plan, einen superintelligenten Mathematiker zu entwickeln, darüber, wie die Hirnforschung überraschende mathematische Muster in der Natur offenlegt, und darüber, warum sie KI für Mathematik für die „algorithmische Säule“ hält, die alles entsperrt – vom Chipdesign bis zum quantitativen Handel.
Hier sind einige der faszinierendsten Momente:
- (1:56) Die mit dem Nobelpreis ausgezeichnete Entdeckung, dass Rattenhirnzellen in perfekten sechseckigen Mustern feuern, und warum Carina sagt: „Das beweist beinahe, dass es Gott gibt.“
- (6:57) Warum die Neurowissenschaft bislang keine KI-Architektur.
- (8:35) Was „mathematische Superintelligenz“ tatsächlich bedeutet.
- (9:27) Was Carina von einem legendären Mathematiker wie dem Fields-Medaillenträger Terence Tao unterscheidet (Tipp: genau das, von dem sie sagt, dass KI es beheben kann).
- (10:30) Die sich selbst verbessernde Schleife: eine KI, die Vermutungen aufstellt, sie beweist, aus Fehlschlägen lernt und mit jeder Iteration intelligenter wird.
- (18:17) Warum Mathematik das „Fundament“ ist, das sich auf Physik, Programmierung, Finanzen und sogar Steuerrecht übertragen lässt … aber nicht umgekehrt.
- (31:08) Wie Axiom ein 130 Jahre altes Problem zu Lyapunov-Funktionen löste, an dem Poincaré, Newton und Lagrange gescheitert waren.
- (33:57) Der geniale Trick, mit dem verhindert wird, dass ihre KI Millionen nutzloser Theoreme erzeugt.
- (35:26) Wie KI Neuartigkeit erkennt, indem sie Beweise findet, die „zwei zuvor unverbundene Bereiche – Algebra und Kombinatorik – miteinander verbinden.“
- (42:00) „Wer überprüft den Prüfer?“ Wie formale Verifikation dazu führt, dass eine dreizeilige Aussage einen Beweis erzeugen kann, der niemals von Menschen überprüft werden muss
- (44:03) Die gewaltige Chance: mithilfe von Mathematik-KI Legacy-Code und von KI generierten Code in großem Maßstab zu verifizieren.
- (48:17) Carinas Vision einer „Reasoning-IDE“, in der quantitative Händler und Ingenieure Mathematik auf dem Niveau von Terence Tao jederzeit zur Hand haben.
Unser Lieblingsteil: Carinas Einschätzung, warum KI vielleicht endlich die Silos zwischen wissenschaftlichen Fachgebieten aufbrechen könnte (35:46):
- Carina erklärt, dass „maschinengestützte Mathematik tatsächlich die Verbreitung von Ideen zwischen verschiedenen Fachgebieten fördert“ – IM GEGENSATZ zu Menschen, die durch akademische Spezialisierungen oder das noch engere „Konferenzthema“ eingeschränkt sind.
- Sie erzählt von einem persönlichen Beispiel: Während einer Kombinatorik-Konferenz in Deutschland schlich sie sich in einen Workshop zum kontinuierlichen Lernen nebenan, und merkt an, dass diese Art der gegenseitigen Befruchtung „nicht passiert, wenn man nicht buchstäblich zwei Workshops im selben Schloss in einer ländlichen Gegend Deutschlands nebeneinander veranstaltet.“
- KI braucht keine benachbarten Schlösser … sie kann Verbindungen in der gesamten Mathematik gleichzeitig erkennen. Vielleicht entstehen daraus als Nächstes neue mathematische Beweise und alle möglichen neuartigen Entdeckungen; die alten Mauern unserer eng begrenzten menschlichen Schwerpunktbereiche niederreißend, um neue Verbindungen zu finden, die alles miteinander verknüpfen …
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P.S. Carina erklärt, warum Unternehmen im quantitativen Handel davon träumen, einen „KI-Terence-Tao“ jederzeit zur Hand zu haben … und warum das auch dann wichtig ist, wenn du kein Mathematiker bist.
Anmerkung der Redaktion: Dieser Inhalt erschien ursprünglich im Newsletter unserer Schwesterpublikation, The Neuron. Um mehr von The Neuron zu lesen, melde dich hier für den Newsletter an.