Inteligența Artificială Intră în Cercetarea Matematică, Un Pas Avantajos
Inteligența Artificială a început transformând sarcini simple de automatizare și, în curând, a făcut un salt către profesii precum programarea, designul sau redactarea. Acum, începe să avanseze pe un teren mult mai solicitant: cercetarea matematică.
Cercetarea Matematică, Un Nou Teritoriu pentru IA
Nu vorbim despre utilizarea unei IA pentru a rezolva o operație sau aplicarea unei formule cunoscute. Cercetătorii lucrează cu probleme deschise, formulează ipoteze, caută noi abordări și construiesc demonstrații pentru întrebări care pot dura decenii fără răspuns.
Că o mașină începe să se dezvolte la acest nivel reprezintă un salt important. Schimbul modifică, de asemenea, dezbaterea despre ce locuri de muncă sunt cu adevărat expuse automatizării. Până acum, mare parte din atenție s-a concentrat pe locuri de muncă cu sarcini repetitive sau ușor digitalizabile.
Dar progresele recente arată că IA poate începe, de asemenea, să preia părți din activități care necesită cunoștințe foarte specializate și ani de formare.
Cercetarea matematică este deja teritoriu al IA. O IA ca profesor de matematică.
O astfel de IA a avansat în mai, când un model OpenAI a reușit să avanseze într-o conjectură legată de problema distanțelor unitare, propusă de matematicianul Paul Erdős în 1946. Rezultatul a fost revizuit de matematicieni externi și a reprezentat un progres asupra unei probleme care era deschisă de decenii. În scurt timp, proiectul First Proof a pus la încercare mai mulți sisteme de inteligență Artificială cu zece probleme reale de cercetare matematică care nu fuseseră publicate. Cel puțin unul dintre modele a produs soluții care au depășit evaluarea experților în șapte din aceste zece probleme.
Deși este surprinzător, rezultatele sunt încă departe de a demonstra că o IA poate cerceta singură. Unele răspunsuri au fost aproape corecte, în timp ce altele au necesitat modificări. Sistemele pot comite, de asemenea, erori dificil de detectat și pot genera demonstrații care necesită o revizuire amănunțită din partea specialiștilor. Cu toate acestea, progresul este semnificativ, deoarece demonstrează că acești modele pot participa deja la probleme care păreau până acum prea complexe pentru ele.
O parte din munca tehnică a cercetătorilor ar putea începe să se bazeze pe instrumente capabile să exploreze soluții și să dezvolte demonstrații cu o viteză imposibilă pentru o persoană.
Nicolás Bustamante, expert în IA: „Există mult hype și marketing în jurul securității IA, dar pericolul există”
Problema nu este doar rezolvarea, ci și cunoașterea a ceea ce trebuie investigat. Un matematician nu primește o listă de probleme și caută răspunsuri. De asemenea, decide ce întrebări sunt importante, formulează noi ipoteze, leagă rezultate și determină dacă o descoperire poate deschide o nouă linie de cercetare. Prin urmare, chiar dacă o IA poate demonstra un rezultat, rămâne o chestiune esențială: înțelegerea de ce este important și care sunt consecințele sale. Această capacitate de a stabili priorități și de a găsi noi direcții depinde în mare măsură în continuare de criteriile umane.