Des scientifiques ont développé un nouveau théorème mathématique en utilisant l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique. Cette découverte a révélé pour la première fois que l’intelligence artificielle peut aider en mathématiques pures. Des mathématiciens des universités d’Oxford et de Sydney se sont associés à DeepMind, une société appartenant à Google et basée à Londres, pour étudier la théorie des nœuds et la théorie des représentations. Ces deux disciplines sont considérées comme des mathématiques pures et font largement appel à l’intuition humaine pour progresser. DeepMind a été capable de trouver des modèles et des relations dans ces deux domaines mathématiques sophistiqués, selon les chercheurs dans un rapport récent.
DeepMind a été capable de gérer des problèmes qui nécessitent une quantité massive d’analyses de données. Mais ces chercheurs ont utilisé l’IA pour découvrir une connexion surprenante entre les nœuds invariants algébriques et géométriques, établissant un théorème complètement nouveau dans le domaine.
“J’ai été très frappé de voir à quel point les outils d’apprentissage automatique pouvaient être utiles pour guider l’intuition”, a déclaré à la revue Nature Marc Lackenby de l’Université d’Oxford, l’un des mathématiciens ayant participé à l’étude publiée, ajoutant : “Je ne m’attendais pas à voir certaines de mes idées préconçues bouleversées.”
Les chercheurs ont déclaré avoir été surpris de voir comment l’apprentissage automatique les a aidés à développer de nouvelles connexions entre différents domaines des mathématiques. Le professeur Geordie Williamson et ses collègues de l’université de Sydney ont utilisé ces connexions pour se rapprocher de la preuve d’une conjecture non résolue depuis 40 ans. La question de savoir si la conjecture se révélera vraie reste ouverte. Mais, a-t-il ajouté, “j’ai été tout simplement époustouflé par la puissance de ce matériel”.
Une fois que l’algorithme a trouvé un modèle, il a été capable de le deviner très précisément. “La rapidité avec laquelle les modèles devenaient précis – c’était tout simplement choquant pour moi”, a déclaré Williamson. “Je pense que j’ai passé essentiellement un an dans l’obscurité, avec le sentiment que les ordinateurs savaient quelque chose que je ne savais pas.”
À propos de cette percée potentielle, DeepMind a déclaré dans un billet de blog que l’utilisation de techniques d’apprentissage et de systèmes d’IA est très prometteuse pour identifier et découvrir des modèles dans les mathématiques.
