Вештачката интелигенција направи неколку значајни чекори во сложената математика, отворајќи ново прашање: дали AI останува само алатка за решавање задачи или постепено станува и вистински истражувачки партнер за научниците?
Во последните месеци се појавија неколку примери кои покажуваат дека AI системите можат да придонесат кон решавање на исклучително сложени математички проблеми. OpenAI на почетокот на август објави дека интерна верзија на новиот AI модел „Astra“ постигнала значајни резултати при решавање на 10 проблеми од математиката и теоретската информатика.
Станува збор за проблеми кај кои најмалку една деценија немало значителен напредок, а некои од нив најдобрите математичари во светот се обидуваат да ги решат со децении. Меѓу областите се теоријата на групи, геометријата, теоријата на шифрирањето и квантната теорија.
Не значи дека AI ги решил сите проблеми
OpenAI, сепак, не тврди дека сите 10 проблеми се целосно решени. Резултатите опфаќаат и целосни решенија и значителен напредок кај дел од проблемите. Предлозите генерирани од AI потоа биле доработувани со помош на луѓе и формализирани во Lean, софтверски систем кој овозможува математичките докази да бидат формално проверени.
Токму начинот на кој биле претставени резултатите предизвика и критики во математичката заедница. Дел од експертите сметаат дека некои од резултатите не се доволно јасно објаснети и дека нивната разлика во однос на претходните истражувања не е секогаш очигледна.
Claude направи чекор кон еден од најпознатите математички проблеми
Само неколку дена подоцна пристигна уште еден интересен резултат, овојпат од Anthropic. Експериментална верзија на моделот Claude постигнала напредок во проблем поврзан со познатата Риманова хипотеза, еден од најпознатите нерешени проблеми во математиката.
Според објавените информации, AI моделот ја подобрил претходно познатата долна граница за процентот на нули на Римановата зета-функција што се наоѓаат на критичната линија од 41,6 на 67 проценти. Но, ниту ова не значи дека Римановата хипотеза е решена. За нејзино конечно решавање е потребен доказ дека сите релевантни нули се наоѓаат на критичната линија, што сè уште не е докажано.
AI станува истражувачки партнер?
Најважната промена можеби не е во тоа што AI „ги решава сите математички проблеми“. Многу позначајно е што системи како Astra и експерименталниот Claude почнуваат да создаваат резултати кои математичарите можат да ги користат како потенцијални нови насоки, докази или решенија.
Сепак, човечката експертиза и независната проверка остануваат клучни. Дури откако математичарите ќе потврдат дека одреден резултат е точен, нов и значаен, тој може да се смета за вистинско математичко откритие.
Но, границата очигледно се поместува: AI веќе не се користи само за да решава задачи што му ги задава човекот, туку почнува да помага во пронаоѓањето решенија за проблеми со кои научниците се борат со години.
