В мире технологий, где алгоритмы становятся все более сложными, Ленка Здеборовá из Швейцарского федерального института технологий в Лозанне применяет методы статистической физики для анализа машинного обучения. Она считает, что физика может помочь понять, как работают алгоритмы, особенно в условиях высокой размерности данных.
Здеборовá начала свой путь в науке, вдохновившись романами Айзека Азимова, и вскоре поняла, что статистическая физика и теоретическая информатика имеют много общего. Она изучает, как фазовые переходы в материи, такие как замерзание воды, могут быть аналогичны изменениям в производительности нейронных сетей в зависимости от объема обучающих данных.
Ее исследования показывают, что в машинном обучении часто важно не только количество данных, но и их качество. Например, в одном из недавних исследований она обнаружила, что в зависимости от количества обучающих примеров, алгоритмы могут переключаться между различными режимами обучения — от позиционного к семантическому.
Здеборовá мечтает создать "термодинамику машинного обучения", которая поможет глубже понять emergent свойства больших языковых моделей. Она уверена, что такие исследования могут привести к значительным прорывам в области искусственного интеллекта.