Математик из Корнелла Строгац разделил роль компьютеров в математике на три этапа: слуга, разведчик и оракул. ИИ теперь дает только ответы, но не дает причин. Математике, возможно, придется перейти к медицинской проверке ценой потери абсолютной уверенности. (Справочное дополнение: OpenAI выбросил 722 статьи по математике одновременно, а годы упорной работы некоторых ученых в одночасье сведены к нулю.) Математики говорят, что ИИ становится «оракулом», а это означает, что он дает, казалось бы, правильные ответы, но не может объяснить причины, а люди не могут ни понять, ни догнать. Стивен Строгац, прикладной математик из Корнеллского университета, был одним из авторов статьи 1998 года о сетях малого мира. Он и его коллега Алекс Таунсенд написали в соавторстве новую книгу «Большая математика: скрытые коды, которые управляют нашим миром». В эксклюзивном интервью Ars Technica он разделил роль компьютеров в математике на три этапа. Предыстория такова, что в прошлом месяце OpenAI выпустила 722 математических рукописи, созданных ИИ, что в кругу называют «матокалипсисом» (математическим судным днем). В чем разница между «Оракулом» и предыдущим использованием компьютеров для занятий математикой? Первая стадия – «слуга». Компьютер производит расчет в соответствии с инструкциями, данными человеком. Он сказал, что это похоже на микроскоп или телескоп, но оно лишь расширяет человеческие чувства. Вторым этапом стало появление «Скаута» в 1950-х годах. Энрико Ферми и другие использовали компьютеры для моделирования вибрации химических связей между атомами. Первоначально они ожидали, что энергия постепенно растечется и станет беспорядочной. В результате 98% энергии вернулось в первоначальный режим вибрации. Эта случайность позже развилась в теорию солитонов. Он рассказал, что при входе в «джунгли» нелинейных систем человеческая интуиция подводит, и компьютеру остается только послать исследовать путь и доложить обратно. Но в то время компьютер учит людей, а люди все еще могут наверстать упущенное и найти теоретические объяснения результатов. Третий этап — нынешний «оракул»: компьютер выдает результаты, которые люди не могут понять и объяснить, но результаты кажутся правильными. Строгац привел два примера. Google Translate хорошо переводит, но не открывает новых лингвистических принципов, а если и открывает, то не может их объяснить. AlphaFold позволяет разработчикам получить Нобелевскую премию по химии 2024 года. Люди могут решать в тысячу раз больше белковых структур, чем раньше. Он не основан на изучении новой физики или химии, а просто на выявлении закономерностей. Также невозможно сказать, как это сделать. Он сказал, что в будущем ситуация будет только ухудшаться... Если ты не понимаешь ответа, то откуда ты знаешь, что он правильный? Ответ Строгаца — заимствовать у медицины. Запуск новых лекарств требует большого количества контролируемых экспериментов и рандомизированных исследований для доказательства их безопасности. Врачам не обязательно знать, как действует аспирин, чтобы уверенно его применять. «Если ИИ — оракул, вы все равно можете проверить его по тому, насколько часто он делает все правильно», — сказал он. Компромисс в том, что математика станет больше похожа на науку, медицину и инженерию. Чистая математика всегда гордилась абсолютными доказательствами: доказательства в «Элементах», написанных около 300 г. до н. э., действительны и сегодня, но ни одно из них до сих пор не принято в современной науке и медицине. Если вместо этого мы будем использовать научные методы для проверки, самые чистые математики пожертвуют уверенностью, которой они дорожат больше всего. Он также оставил некоторую возможность: ИИ может стать очень хорошим учителем, и, возможно, люди поймут это через 10 лет. Но он считает, что некоторые системы действительно не смогут понять из-за человеческих ограничений (недостаточно быстры, недостаточно умны, недостаточно памяти) даже с помощью ИИ. Что остается математикам? Сначала поговорим о потерях. Он рассказал, что полушутя прошел через пять стадий горя, но 25-летнему студенту, мечтающему стать математиком, теперь это не кажется смешным. Чистые математики, такие как Теренс Тао, подчеркивают «понимание»: процесс серьезных попыток понять что-то вытесняет различные решения и упрощенные версии, а это означает, что на этом пути вы узнаете больше, чем сам ответ. И где надежда? Он сказал, что ИИ в настоящее время не умеет задавать хорошие вопросы, как и аспиранты, только что поступившие в аспирантуру, потому что в университетах учат давать ответы, а не задавать вопросы. Но он думает, что этому можно научиться. Даже если вы не можете делать большие открытия, вы все равно можете наслаждаться маленькими открытиями, как разгадыванием судоку. Самое интересное заключается в самом мышлении. Просто трудно тому, кто хочет первым сделать большое открытие. Что касается общей ситуации, он говорит: «Это очень запутанно, это единственная честная оценка». Его новая книга заканчивается фаустовской нотой: вы можете искупить свою вину, продолжая стремиться к чему-то большему, чем вы сами, но это все равно опасная игра. Сопутствующие отчеты OpenAI отменяет гипотезу экспоненциального времени и решает проблему тысячелетия Янга-Миллса: три научных прорыва в области искусственного интеллекта потрясли академический мир. Математики недовольны компаниями, занимающимися искусственным интеллектом! 25 человек подписали медаль Филдса, чтобы критиковать: она может решать только проблемы, а не математику. OpenAI заявила, что новая модель, которую она обучает, решила более 100 математических задач, и одновременно создала консультативную группу ученых. ИИ не умнее математиков, но он помнит больше, чем люди. Модель рассуждения OpenAI помогла решить математические головоломки 80-летней давности, и ее поддержали три ведущих математика. Можете ли вы по-прежнему доверять доказательствам ИИ, если не можете их понять? Математик: Это как новый препарат. Посмотрите на процент правильных ответов. Эта статья была впервые опубликована в BlockTempo, самом влиятельном новостном СМИ о блокчейне.