Wer ist Carina Hong, die 24-Jährige MIT-Absolventin, die Axiom Math gründete

Im Alter von 24 Jahren hat sich Carina Hong als eine der vielversprechendsten Persönlichkeiten im globalen Gebiet der künstlichen Intelligenz etabliert. Die in Guangzhou, China, geborene Mathematikerin hat sich entschieden, ihr Promotionsstudium an der Stanford University abzubrechen, um Axiom Math zu gründen, ein KI-Startup, das grundlegende Herausforderungen in Wissenschaft und höherer Mathematik angeht.

Wie vnexpress.net berichtet, wurde Axiom Math im März gegründet und zog bereits im September mit einer anfänglichen Finanzierungsrunde von 64 Millionen US-Dollar die Aufmerksamkeit der Branche auf sich. In kurzer Zeit stellte Hong ein Team von 17 Eliteforschern zusammen, die von Meta FAIR, dem GenAI-Team von Meta und Google Brain-DeepMind rekrutiert wurden. Das Ziel von Axiom ist klar und ambitioniert: Mathematik als Grundstein für die Entwicklung von Superintelligenz zu nutzen.

„Mathematik ist der perfekte Sandkasten, um Superintelligenz zu entwickeln“, sagte Hong gegenüber Forbes.

Hongs Interesse an Mathematik entwickelte sich bereits in ihrer Kindheit. Sie lernte Englisch selbstständig, um Zugang zu fortgeschrittener mathematischer Literatur zu erhalten. Während ihrer Schulzeit war Hong eines von nur wenigen Mädchen im Mathematik-Olympiade-Team ihrer Provinz und erzielte Erfolge in verschiedenen nationalen Wettbewerben. Besonders hervorzuheben ist jedoch ihr Interesse an reiner Forschung.

„Ich war immer sehr interessiert an mathematischen Entdeckungen“, erklärte sie gegenüber dem Wall Street Journal. „Mathematik-Olympiade ist wie ein kontinuierlicher Dopaminrausch, während mathematische Forschung sich anfühlt wie gegen eine Wand aus Schmerz und Leid zu rennen. Genau das finde ich interessant.“

Dieses Talent führte sie zum MIT, wo sie neun Forschungsarbeiten verfasste und 2023 den Frank and Brennie Morgan Prize erhielt. Danach wurde sie Rhodes Scholar in Oxford und setzte ihr Studium an Stanford fort, bevor sie die bedeutende Entscheidung traf, abzubrechen und ein Unternehmen zu gründen.

Die Idee zu Axiom entstand aus einem informellen Gespräch in einem Café nahe dem Stanford-Campus, wo Hong Shubho Sengupta traf, einen AI-Forscher von Meta, der dann das erste Mitglied des Axiom-Teams wurde. Dieses Treffen entwickelte sich zu einer gemeinsamen Vision, eine KI zu schaffen, die nicht nur mathematische Probleme löst, sondern auch neues Wissen entdeckt.

Der Name Axiom wurde als Symbol für eine grundlegende Wahrheit gewählt, die das Fundament aller Theorien bildet. Das Ziel des Unternehmens ist es, einen „mathematischen KI“-Algorithmus zu entwickeln, der komplexe Probleme selbstständig lösen, formale Beweise generieren und deren Richtigkeit überprüfen kann. „Wir bauen nicht einfach nur einen weiteren Chatbot, der Lösungen nachahmt“, erklärte Hong.

„Wir bringen der KI bei, Theoreme zu beweisen. Das ist eine ganz andere und lohnenswerte Herausforderung.“ In kurzer Zeit zog Axiom namhafte Persönlichkeiten an, darunter Francois Charton und Aram Markosyan sowie den bekannten Mathematiker Ken Ono, der Hongs früherer Mentor war. Ono betonte, dass sein Entschluss, sich zu engagieren, nicht finanziell motiviert war.

„Ich mache das nicht des Geldes wegen“, sagte er und hob sein Interesse an den intellektuellen Herausforderungen hervor, die Axiom bietet.

Ono hat die Aufgabe, extreme mathematische Probleme und Benchmarks zu entwerfen, um die Fähigkeiten der KI von Axiom zu testen. „Man kann es sich wie eine Karte für Seefahrer vorstellen“, erklärte er. „Bevor man neue Länder entdeckt, muss man wissen, wo man sich befindet und was bereits erkundet wurde.“

Hong betont, dass die Anwendungen von Axiom über die akademische Welt hinausgehen und Bereiche umfassen, die nachweisbare Schlussfolgerungen erfordern, wie Hardware- und Softwareverifikation, Kryptographie und quantitative Finanzen.

„Eines der Dinge, die ich von den besten Forschern und Mathematikern, die ich rekrutiert habe, gehört habe, ist, dass die Lösung der mathematischen Superintelligenz ihr Vermächtnis sein wird“, erklärte Hong. „Wenn das Problem komplex genug ist, entsteht eine hohe Talentdichte, die einen zu einem Magneten für andere brillante Denker macht.“