Изкуственият интелект може да даде нов фокус на математиката

Математиката може да означава различни неща за различните хора. За децата това са прости сборове, а за мениджърите на хедж фондове - сложни модели. За математиците тя е акт на откритие. Мнозина прекарват години в опити да открият нови математически истини или „доказателства“ – работа, която може да е в основата на всичко – от криптография и компютърни науки до финанси и инженерство.

Сега изкуственият интелект поема част от това изследване, помагайки за решаването на дългогодишни проблеми като така наречената хипотеза на Якобиан, а водещите умове в областта се намират в дълбока несигурност дали това в крайна сметка е добро или лошо. Отговорът може да бъде и в двете посоки, в зависимост от това дали математиците могат бързо да установят нови стандарти за работа с AI. С вече започнали обещаващи разработки в този фронт областта може да създаде ценен план за други форми на работа със знанието.

Наскоро онлайн публикация стана популярна, след като нейният автор, докторант по чиста математика на име Кирвин Хампшир, призна, че е преживял „духовна криза“ заради заплахата AI да отнеме най-смислената част от работата му. Докато ботовете откриваха нови доказателства, той предупреди, че математиците се превръщат в просто зрители.

Кийт Карн, пенсиониран математик от Кеймбридж, казва, че неговата област е особено податлива на изкуствен интелект, защото технологията може да прави кръстосани препратки към толкова много потенциални връзки. „Компютър може да разгледа начина, по който 20 различни математици са разглеждали даден проблем и да има предимство пред тях“, казва той.

Носителят на наградата „Фийлдс“ Терънс Тао, един от най-известните математици в света, казва, че изкуственият интелект може да пренасочи математиката от „недостиг на доказателства“ към състояние на „изобилие от доказателства“, като по същество поставя математиците в същото несигурно положение като писателите, художниците и анализаторите: Светът е залят с генерирани от изкуствен интелект версии на това, което те обикновено произвеждат, заплашвайки да обезцени крайния продукт.

Още по темата

Бернар Арно дарява 50 млн. евро за математически институт във Франция

Млади учители по математика има, но изискват по-добри условия и заплащане

Пробивите

Професионалните математици публикуват огромен брой статии всяка година, често съдържащи нови доказателства или подробни аргументи, които показват как дадено математическо правило е вярно. Но най-важните пробиви правят нещо повече, отключвайки изцяло нови начини на мислене и проправяйки пътища за други математици и случаи на употреба, които да последват.

Хиляди години след като Евклид доказа, че има безкрайно много прости числа, теорията на числата се превърна в ключова за криптографските системи, които са в основата на голяма част от днешната дигитална икономика. Работата, водена от белгийския математик Ингрид Добеши върху малки колебания, наречени вълнички, в края на 80-те години на миналия век, помогна за полагането на основите за съвременното компресиране на изображения и начина, по който смартфоните съхраняват снимки.

По-голямата част от математиката не търси краен случай на употреба, а вместо това е стремеж, воден от човешкото любопитство, за картографиране на скритите модели на Вселената, както е при Последната теорема на Ферма, вековна загадка, преследвана до голяма степен заради самото интелектуално предизвикателство. Чистата математика може да намери приложения в реалния свят десетилетия след смъртта на математик, но не е задължително.

Въпреки това, дисциплината отдавна има култура на „публикувай или изпадни в забвение“, като статиите действат като вид валута, която ти купува доверие сред другите учени, въпреки че по-дълбоката цел е увеличаване на колективното разбиране - абстрактна концепция, която изглежда невъзможно да се оцени.

„Това общо знание винаги е било истинският продукт, докато публикуваните теореми и доказателства са били „остатък“, казва Бенджамин Колас, изследовател по математика в университета в Киото. Изкуственият интелект просто е „предизвикал блъфа“ на системата, добавя той; рискът сега е, че тъй като софтуерът генерира повече математически знания, хората имат по-малко такива.

Може да отнеме няколко часа, за да се създаде доказателство с изкуствен интелект, но може да отнеме години, за да се абсорбират новите резултати в човешкото знание. В този смисъл по-големият риск не е толкова, че изкуственият интелект ще замени математиците, а че университетите ще спрат да подкрепят бавната, човешка работа, която им помага да схванат тези истини.

Същата дилема виси над области като писането, където изкуственият интелект генерира безкрайна проза, докато умението да се решава какво си струва да се каже изобщо става по-оскъдно. Адвокатска кантора може да бълва купища документи и договори с изкуствен интелект, но преценката, свързана с избора на аргументи, които да се следват, става по-важна за хората и по-трудна за оценка.

Не помага и следното: Институциите исторически са плащали на хората въз основа на нещата, които изкуственият интелект прави евтини, от броя на публикациите в академичните среди до таксуемите часове и документи в правото. Положителната страна на духовната криза на математиката може би е, че тя принуждава хората да осъзнаят, че през цялото време са измервали стойността по грешен начин.

Още по темата

Китай се възползва от войната срещу науката, която води Тръмп

След чатботовете идва моментът за внедряване на AI агенти в родните фирми

Ефективността

Как се възнаграждават преценката и вкусът или умните въпроси, които отварят нови пътища за изследване? В математиката това може да означава даване на повече признание и финансиране на преподаването, обясняване на резултатите на други хора или изграждане на инструменти като споделени бази данни и математически библиотеки, които помагат на други математици да напредват – не просто публикуване на безкрайни статии.

Това би възнаградило и самото нещо, което държи математиците в областта. „Това, което харесвам е самият този процес, безкрайно подновяван“, казва ми Колас. „Преминаване от неразбиране на нещо към разбирането му. Всичко сочи към една все още тъмна част от пейзажа и след това се появява с най-простата яснота.“

Тъй като машините правят интелигентните резултати все по-изобилни, хората би трябвало да поставят по-висока цена на това да знаят кои въпроси наистина си струва да се задават.

Още по темата

„София Тех Парк“ ще свързва науката и бизнеса в България по нов начин

AI моделите не могат да имат съзнание в днешния си вид