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Eureqa ist der Markenname eines Computerprogramms, das 2007 im Artificial Intelligence Lab der Cornell University entwickelt und seit 2011 von Nutonian, Inc. mit zusätzlichen Funktionen und Leistungen kommerziell angeboten wird. Die Modelling-Engine von Eureqa verwendet evolutionäre Algorithmen, um mit künstlicher Intelligenz mathematische Gleichungen aus umfassenden Datensätzen in einfachster Form abzuleiten, siehe Symbolische Regression.
Eureqa | |
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Basisdaten | |
Entwickler | Michael Schmidt (Cornell University, NY) und Hod Lipson (Columbia University, NY); Vertrieb: Nutonian, Inc. |
Erscheinungsjahr | November 2009 |
Betriebssystem | Windows, Linux, Mac OS |
Kategorie | Künstliche Intelligenz |
Lizenz | proprietär |
www.nutonian.com |
Seit den 1970er Jahren engagierten sich Unternehmen in Data Science, d. h. Extraktion von Information aus großen Datenmengen, indem sie Teams von Wissenschaftlern beschäftigten, die mit Programmen und Programmiersprachen wie R, Python, SAS (Statistical Analysis System) und SQL sowie mit ihrer eigenen Kenntnis von mathematischen und statistischen Zusammenhängen prädiktives und statistische Modellierung durchführten.[1][2]
Im Jahr 2007 ging Michael Schmidt, zu diesem Zeitpunkt Doktorand an der Cornell University, Abteilung Computational Biology, von der Annahme aus, dass es möglich sein sollte, mathematische Zusammenhänge in Sets von experimentellen oder statistischen Daten durch evolutionäre Algorithmen maschinell aufzuklären. Eine Untersuchung dieser Herangehensweise sei sinnvoll, besonders unter den Aspekten, dass sowohl die Komplexität der untersuchten Probleme als auch die Menge an Daten in der Forschung immer weiter zunehmen.[3]
Unter seinem Betreuer Hod Lipson, dem Direktor des Creative Machines Lab der Columbia University, entwickelte Schmidt eine mit künstlicher Intelligenz arbeitende Modelling-Engine als „virtual data scientist“ (virtueller Datenwissenschaftler[4]), der aus vorgegebenen Daten automatisch und zeitsparend prädiktive und analytische Modelle erstellt und diese den (menschlichen) Experten zur Verfügung stellt.[5] Dabei funktioniert das Programm nicht als „Black Box“, sondern die einzelnen Modelling-Schritte können in situ nachvollzogen und Daten können jederzeit hinzugefügt oder entfernt werden.[6]
Die Benennung „Eureqa“ erfolgte nach dem angeblich von Archimedes getätigten Ausruf „Eureka!“ (εὕρηκα) (Ich habe [es] gefunden), wobei das „k“ durch ein „q“ ersetzt wurde, um die Assoziation mit dem Wort equation (Gleichung) hervorzurufen.[7]
Das Programm wendet zufällig ausgewählte Gleichungen auf die eingegebenen Daten an.[8] Die meisten Gleichungen liefern dabei keine weiterführenden Ergebnisse, aber einige Gleichungen liefern bessere Ergebnisse in der Kurvenanpassung als andere. Diese Gleichungen bilden dann die Grundlage zu einem erneuten, als „evolutionäre Suche“ (unter mehrere Milliarden von Gleichungen und Gleichungselementen) bezeichneten Prozess,[9] bis schließlich eine Gleichung, das Resultat, die anfangs eingegebenen Daten optimal in Zusammenhang bringt.
Zusätzlich lernt das Programm und verwendet erfolgreiche Gleichungselemente aus vorherigen Suchen zur Lösung von neuen Problemen. Auch bewertet das Programm gefundene Lösungen nach ihrer Einfachheit, d. h. eine weniger komplexe Formel erhält den Vorzug vor einer komplexeren Formel, wenn beide Formel dieselbe Datenanpassung liefern.
Der Nutzen der Software, so Lipson, liegt besonders in den Forschungsgebieten, in denen sehr viele Daten anfallen, für die es aber noch keine erklärende Theorie gibt, wie diese Daten zusammenhängen.[8] Aus diesem Grund bat Lipson Wissenschaftler verschiedener Disziplinen, ihre Ergebnisse zugänglich zu machen, um die Vielseitigkeit von Eureqa zu testen.[13]
Bis 2012 haben 20.000 Personen,[7] bis 2015 mehr als 80.000 Personen[30] das Programm heruntergeladen und verwendet, darunter Forscher, Studenten und Fortune-500-Unternehmen[31] und es auf so unterschiedliche Fragestellungen wie das Verhalten von Tieren in Rinderherden oder die Bewegungen von Aktien an der Börse angewendet.[10]
In Bezug zu Eureqa hat der Mathematiker Steven Strogatz die Vermutung geäußert, dass derzeit noch theoretisch unerklärbare mathematische Resultate Vorboten eines „end of insight“[32] sein könnten, wenn Computerprogramme in der Lage sind, wissenschaftliche Zusammenhänge herzustellen, die Menschen zwar als korrekt erkennen, ihnen aber intellektuell nicht mehr folgen können.[33]
DaSilva argumentiert in eine ähnliche Richtung. Er hebt als Besonderheit „Eureqa’s ability to ‘discover’ (i.e. rediscover) the laws of nature“[34] heraus und vermutet, dass in Zukunft menschliche Wissenschaftler zusammen mit Netzwerken von evolutionär-algorithmischen Programmen Experimente und Auswertungen durchführen und Resultate finden werden, die [in der Technik] weiterverwendet werden, ohne dass die naturwissenschaftlichen Prinzipien dahinter verstanden werden (können), auf denen diese Resultate beruhen.[35]
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