Todo tipo de problemas matemáticos / problemas de CS :
- P vs NP : si encontramos P = NP al encontrar algoritmos eficientes para problemas de NPC, eventualmente podríamos resolver mejor los algoritmos de optimización que podrían influir en todo tipo de aplicaciones (por ejemplo, podría tener un gran impacto económico)
- Encripción totalmente homomófica : encontrar soluciones eficientes para el problema de que no queremos que los proveedores de computación en la nube conozcan nuestros datos, pero queremos que usen sus centros de datos eficientes para realizar cálculos en ellos. Esto impulsaría la computación en la nube y conduciría a un uso más eficiente de los recursos computacionales.
- Algoritmos de optimización: las mejoras impulsan la economía
- IA fuerte : el desarrollo de una IA fuerte podría conducir a una singularidad tecnológica. Esto sería un impulso para la tecnología incomparable a cualquier cosa anterior.
- Mejor IA : puede conducir a muchos productos nuevos donde los humanos no pueden hacer frente al volumen de datos. Un ejemplo sería la medicina. Watson de IBM es un primer paso para ayudar a los médicos a pasar por alto los posibles miles de diagnósticos y encontrar los documentos más relevantes y recientes que puedan adaptarse a los problemas de un paciente. Se podrían desarrollar nuevos diagnósticos, la computadora podría ayudar a crear mejores pruebas (más precisas) para detectar enfermedades. Podría ayudar a rastrear la propagación de enfermedades, predecirla y así ayudar a contenerla.
La mayor parte afectaría al mundo entero ya que vivimos en un mundo globalizado. No costaría nada (en principio), ya que es propiedad puramente intelectual que no necesita ninguna construcción. Pero ya podría haberse invertido mucho dinero en ese problema (financiando matemáticos)
Vea cómo las matemáticas podrían cambiar nuestro futuro
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