Full episode with Yang-Hui He: https://youtu.be/spIquD_mBFk I subscribe to The Economist for their science and tech coverage. As a TOE listener, get 35% off! No other podcast has this: https://eco...
כל המתמטיקה היא למעשה עיבוד תמונה בשטח נוסף
בעולם המתמטיקה המודרנית, הקשרים בין תחומים שנראים רחוקים זה מזה מתגלים לעיתים כעמוקים ומפתיעים ביותר. הראיון המרתק עם פרופסור יאנג-הוי הֵה (Yang-Hui He) חוקר את הטענה המהפכנית לפיה מבנים מתמטיים מורכבים, מהסוג שמשמש בפיזיקה תיאורטית ובגיאומטריה אלגברית, ניתנים להבנה וניתוח כסוג של "עיבוד תמונה". התובנה הזו אינה רק מטאפורה; היא מייצגת מעבר פרדיגמה שבו למידת מכונה ובינה מלאכותית הופכות לכלי עבודה חיוניים עבור המתמטיקאי התיאורטי, ומאפשרות לזהות דפוסים חבויים בתוך מערכי נתונים עצומים המגדירים את היקום שלנו. השיח מתמקד באופן שבו גיאומטריה אלגברית – התחום החוקר פתרונות של משוואות פולינומיות – מצטלבת עם תורת המיתרים. פרופסור הֵה מסביר כיצד יריעות קאלאבי-יאו (Calabi-Yau), אותם מרחבים רב-ממדיים המקופלים בתוך המיתרים הזעירים של המציאות, מכילים דפוסים ויזואליים שניתן "לקרוא" באמצעות אלגוריתמים של זיהוי תמונה. על ידי הפיכת בעיות מתמטיות מופשטות לייצוגים גרפיים, חוקרים מצליחים לחשוף סימטריות חדשות ולפתור השערות עתיקות יומין שנותרו ללא מענה בשיטות האנליטיות המסורתיות. מעבר לצד המתמטי הטהור, הפרק צולל אל עתיד המדע בעידן הנתונים. אם אכן ניתן להתייחס לכל המתמטיקה כאל עיבוד תמונה, הרי שהאסתטיקה והוויזואליזציה הופכות לשפה המשותפת שבין המחשב לאדם. השימוש ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) לניתוח מבנים מתמטיים מראה שהמכונה מסוגלת "לראות" תכונות טופולוגיות שאנו רק מתחילים להבין. זוהי הזמנה למסע אינטלקטואלי שבו הגבולות בין מדעי המחשב, פיזיקה קוונטית ומתמטיקה טהורה מיטשטשים לכדי תמונה אחת גדולה ומרהיבה. לצפייה בפרק המלא עם יאנג-הוי הֵה: https://youtu.be/spIquD_mBFk אני ממליץ בחום לעקוב אחרי המגזין *The Economist* עבור הכיסוי המעמיק שלהם בתחומי המדע והטכנולוגיה. כמאזינים של פודקאסט TOE (Theory of Everything), אתם זכאים ל-35% הנחה – הטבה בלעדית שאין לאף פודקאסט אחר: https://economist.com/toe
לסרטון זה אין כתוביות זמינות ביוטיוב.
ניתן ליצור תמלול מקורב באמצעות AI על בסיס פרטי הסרטון.




















We use cookies to improve your experience
For more information, see our Privacy Policy