深度学习与数学直觉：对 (Davies et al. 2021) 的评述
机器学习
2021-12-10 v2 历史与综述
摘要
Davies 等人 (2021) 近期的一篇论文描述了如何利用深度学习（DL）技术寻找合理的假设，从而得出两个原创的数学成果：一个在纽结理论中，一个在表示论中。我在此论证，该受评论文及其在部分大众科学媒体报道中，极大地夸大了这一 DL 技术应用于数学的意义和新颖性。在纽结理论的成果中，DL 的作用很小，传统的统计分析可能就足够了。在表示论的成果中，DL 的作用要大得多；然而，这与数十年来实验数学中所做的在本质上并无太大区别。此外，尚不清楚使 DL 在此处有用的那些独特特征是否能广泛应用于各类数学问题。最后，我认为称此处的 DL“引导人类直觉”是无益且具有误导性的；DL 主要做的是将许多可能的猜想标记为错误，并将少数几个标记为可能值得研究。当然，表示论的成果代表了 DL 在数学研究中一次原创且有趣的应用，但其更大的意义尚不确定。
引用
@article{arxiv.2112.04324,
title = {Deep Learning and Mathematical Intuition: A Review of (Davies et al. 2021)},
author = {Ernest Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04324},
year = {2021}
}