Макс Тегмарк — Интерпретируемость нейронных сетей: симметрия, геометрия и формальная верификация

Запись от 1 сентября 2026 года. Макс Тегмарк из Массачусетского технологического института представляет доклад «Интерпретируемость нейронных сетей: симметрия, геометрия и формальная верификация» на семинаре IPAM «Основы интерпретируемости». Аннотация: Сначала я рассматриваю последние достижения в области механистической интерпретируемости искусственных нейронных сетей, фокусируясь на том, как симметрия и геометрическая структура возникают, поскольку они способствуют обобщению. Затем я обсуждаю, как последние достижения в области формальной верификации с использованием ИИ могут помочь в решении главной задачи интерпретируемости: позволить системам ИИ на основе нейронных сетей самостоятельно экспортировать свои алгоритмы машинного обучения и знания в формально верифицированный код — подобно тому, как человек может экспортировать алгоритмы и знания, полученные биологической нейронной сетью в его мозге. Подробнее можно узнать онлайн по адресу: https://www.ipam.ucla.edu/programs/wo...