Qualche volta nel dicembre 2021, ho avuto l'opportunità di parlare con Ilya Sutskever, per il mio libro WHY MACHINES LEARN (era prima dell'era di ChatGPT; dubito che potrei farlo ora). Ilya ha detto questo riguardo alla matematica del deep learning che ha incontrato nei primi articoli che ha letto sull'argomento (forniti da Geoff Hinton): “Come può essere che sia così semplice... così semplice che puoi spiegarlo a studenti delle scuole superiori senza troppa fatica?... Penso che sia davvero miracoloso. Questo è anche, per me, un'indicazione che probabilmente siamo sulla strada giusta. [Non può] essere una coincidenza che concetti così semplici arrivino così lontano.” Anche mentre diceva questo, pensai--e dissi a Ilya--che questa sua affermazione potrebbe essere il prologo per Why Machines Learn! C'è davvero qualcosa riguardo alla matematica del ML--una sensazione rinforzata quando ho ascoltato il recente intervento di Misha Belkin al Simon Institute: Misha ha detto: "Fondamentalmente, l'AI moderna è solo un oggetto matematico. La matematica sta trasformando il mondo a un livello molto fondamentale, specialmente rispetto all'AI moderna... La matematica è al centro dell'AI moderna. Non c'è mai stato un momento in cui fosse più importante comprendere la matematica." (Misha è stato una delle tre persone che hanno letto/rivisto WHY MACHINES LEARN dall'inizio alla fine. Gli devo un enorme debito.) È quasi il giorno di pubblicazione delle edizioni in brossura di WHY MACHINES LEARN (26 agosto negli Stati Uniti, 28 agosto nel Regno Unito e in India). È la mia ode alla matematica del ML.