Згідно з іноземними ЗМІ, професор UCLA, лауреат Філдсівської премії Тао Чженьхуань недавно попередив, що ШІ споживає справжні відкриті проблеми, які справді рухають дисципліну вперед, швидше, ніж математична спільнота може поповнювати їх новими. За його словами, ризик полягає не в тому, що моделі будуть писати більше доведень, а в тому, що вони можуть надто швидко стиснути простір, який дослідники довго досліджували.
Значущі складні завдання зменшуються
陶哲軒指出, математичні задачі можна генерувати безмежно, але справді важливих з них не так багато. Багато нерозв’язаних проблем існують, але не завжди призводять до нових методів або здатні просунути відповідні галузі далі. Раніше дослідники засновувалися на досвіді, щоб визначити, які задачі варто вкладати місяці або навіть роки часу.
Він вважає, що ШІ порушує цей ритм. Раніше нові інструменти знижували складність деяких завдань, але одночасно відкривали нові напрямки за межами можливостей. Зараз межі моделей нечіткі, і дослідникам важко визначити, які проблеми все ще варто вкладати у довгострокові дослідження, а які можуть бути вирішені моделями безпосередньо.
Лабораторія штучного інтелекту розпочала змагання зі швидкого розв’язання задач
У матеріалі зазначається, що у травні цього року модель OpenAI надала контрприклад до гіпотези про одиничну відстань Ердеша, дотягнувшись до математичної проблеми, що існувала близько 80 років. Після цього зовнішні математики, включаючи лауреата Філдсівської премії Тіма Гауерса, провели перевірку.
Майже одночасно дослідники Anthropic також протестували ту саму задачу на ще неопублікованій моделі Claude Mythos. Інженери компанії зазначили, що ця модель надала коротший доказ; деякі математики вважають, що її версія трохи гірша за версію OpenAI, але вона також знайшла працездатний розв’язок.
Також повідомляється, що після цього Anthropic завершила формалізацію історичного доведення Великої теореми Ферма. Кілька днів потому OpenAI розв’язала задачу віком близько 90 років, лише через кілька годин після того, як дослідник оприлюднив своє доведення. Саме ця швидкість і є тим, що тривожить Тао Чженьсюаня.
Рекомендується збільшити вагу процесу міркування
Теренс Тао запропонував позначати деякі завдання як «необхідні для аналізу». За цим стандартом цінність надання лише правильних відповідей знижується; дослідники повинні одночасно пояснити процес міркувань та те, як цей процес може надати інсайти для сусідніх завдань.
Він вважає, що прагнення до швидкого отримання відповідей на короткотермінову перспективу дійсно може вирішити поточні проблеми, але за ціною погіршення екосистеми питань, необхідних для наступного дослідження, а також заважає розумінню того, чому існуючі результати є дійсними. За даними звіту, ця пропозиція поки що не була оформлена як офіційне правило, а безперервний розвиток великих лабораторій штучного інтелекту може пришвидшити для математичного співтовариства зустріч з дискусією про критерії оцінки.