News - Як Університет Південної Каліфорнії навчає розуми, що стоять за найновішими алгоритмами штучного інтелекту.

Штучний інтелект може здаватися магією, але за кожним чат-ботом, автономним автомобілем, генератором зображень та цифровим помічником лежать математика — дуже багато математики. У міру того, як ШІ трансформує галузі від охорони здоров’я до фінансів та розваг, зростає попит на експертів, які розуміють математику, що лежить в основі технології. Коледж USC Dornsife з літератури, мистецтв і наук допомагає задовольнити цю потребу новою магістерською програмою з математичної науки даних — випускною програмою, створеною для підготовки студентів не лише до використання ШІ, а й до його розуміння та створення. «Наука про дані — це математика», — сказав Аарон Лауда, декан підрозділу фізичних наук та математики та професор математики, фізики та астрономії. «Якщо хочеш зрозуміти ШІ, ти повинен зрозуміти математику, що забезпечує його роботу. Саме це робить цю програму унікальною.» Унікальний підхід програми заглиблюється в механізми штучного інтелекту. Багато магістерських програм зосереджуються на тому, як застосовувати існуючі алгоритми: підключаєш дані, запускаєш моделі та інтерпретуєш результати. Але ці інструменти швидко застарівають, — за словами Лауди. «На той час, коли ви закінчите програму, яка лише вчить застосуванню, обрані алгоритми можуть вже бути застарілими.» Ця програма обирає інший підхід. Її мета — дати студентам математичну основу для впровадження найновіших алгоритмів, розуміння того, чому вони працюють, та розробку інструментів майбутнього. У цьому році восени на очному навчанні запущена програма, яка триває від трьох до чотирьох семестрів, зосереджується на теорії ймовірностей, оптимізації, лінійній алгебрі та статистичному моделюванні — усі вони є основами сучасного машинного навчання. Студенти також набувають практичного досвіду роботи з реальними наборами даних із галузей на кшталт наук про Землю, біології, хімії та фізики. «Ми хочемо, щоб студенти взяли теорію та застосували її до реальних задач, — каже Сяохуей Чень, співдиректор програми. «Такий навчальний досвід формує портфоліо, яке вони зможуть показати майбутнім роботодавцям або до програм PhD.» Чень, доцент кафедри математики, зазначає, що програма відповідає зростаючій потребі в найрізноманітніших галузях. «Кожна галузь тепер покладається на дані для підтримки прийняття рішень, — сказав він. «На відміну від інших програм, які здебільшого навчають, як користуватися існуючими бібліотеками коду, наша програма навчає студентів створювати нові техніки та алгоритми. Випускники матимуть рідкісне поєднання передових математичних та статистичних навичок у поєднанні з практичним досвідом.» Студенти вже досліджують амбіційні напрями досліджень. Нгуєн працює над проектами з навчання з підкріпленням, зосередженими на теорії бандитів та техніках оптимізації політики. Його однокурсник, Вірад Бангал, вивчає, як теоретична математика, зокрема такі області, як теорія представлення, може інформувати моделі машинного навчання. «Ця програма дозволяє нам експериментувати та досліджувати, — каже Бангал. «Ми вчимося бути не лише впроваджувачами ШІ, а творцями та новаторами.» Це саме той підхід до мислення, який програма прагне розвивати, зазначає Станіслав Мінськер, професор математики та співдиректор програми. «Якщо хочеш піти за межі традиційної програми з науки про дані, щоб зрозуміти та побудувати ШІ з нуля, саме тут це зробити», — сказав він.