ਪਿਛਲੀ ਸਦੀ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਗਣਿਤ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਬਦਲਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਣਿਤ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਬੂਤ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੀਨਿਆਂ ਜਾਂ ਸਾਲ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹੁਣ, IEEE ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਬੈਂਜਾਮਿਨ ਸਕਿਊਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਉਸ ਹੌਲੀ, ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਹੋਣ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ।
ਇਹ ਟੁਕੜਾ, 25 ਜੂਨ, 2026 ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਇਆ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਆਲੋਚਕਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਅਸਲ ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਤੋਤੇ ਵਜੋਂ ਖਾਰਜ ਕੀਤਾ ਸੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਹ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੇ ਪੈਰਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ
ਗਣਨਾ ਨੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮੋੜ ਲਗਭਗ 50 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਆਇਆ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਚਾਰ-ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜੋ ਇਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਚਾਰ ਰੰਗਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੰਗਾਂ ਨਾਲ ਰੰਗਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਨੇੜਲੇ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਰੰਗ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰ ਸਕੇ। ਜਵਾਬ ਹਾਂ ਸੀ, ਪਰ ਸਬੂਤ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ 1,936 ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਉਸ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਯੁੱਗ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਵੀ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਿਤ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਕੇਂਦਰੀ ਰਿਹਾ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ, ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਰਿਹਾ। AI ਹੁਣ ਉਸ ਵਿਵਸਥਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੀਆਂ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ, Google DeepMind ਅਤੇ OpenAI ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਗਣਿਤ ਓਲੰਪੀਆਡ (IMO) ਵਿੱਚ ਸੋਨ ਤਗਮੇ ਦਾ ਦਰਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਵ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੋਹਫ਼ੇ ਵਾਲੇ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਏ ਹਨ, ਸਾਲਾਨਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਛੇ ਬਦਨਾਮ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਮੀਲਪੱਥਰ ਤੇਜ ਹੁੰਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 2026 ਵਿੱਚ, Google DeepMind ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ Aletheia ਨੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪੀਐਚਡੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੰਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਗਣਿਤ ਦੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਬਣਤਰ ਸਥਿਰਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਹੱਤਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਅਣਸੁਲਝੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਓਪਨਏਆਈ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੀ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੇ ਸੰਯੁਕਤ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਚੋਟੀ ਦੇ ਗਣਿਤ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਖੇਤਰ ਲਈ ਇੱਕ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਵਜੋਂ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਰਸਾਲੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਹੋਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ।
ਸਬੂਤ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਰਸਮੀ ਰੁਕਾਵਟ
ਪਰੂਫ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਤਬਦੀਲੀ ਆਈ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Isabelle, Lean, ਅਤੇ Rocq ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਗਣਿਤ ਦੇ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਚੈੱਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਰਕਪੂਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੇਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਾਂ ਦਾ ਹੱਥੀਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਔਕੜਾਂ ਨੂੰ ਰਸਮੀਕਰਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
LLM ਗੈਰ-ਰਸਮੀ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਰਸਮੀ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਉਸ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸਦੀ ਸਬੂਤ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਰਵਰੀ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਕੰਪਨੀ ਮੈਥ, ਇੰਕ. ਨੇ ਗੌਸ ਨਾਮਕ ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨੇ 2022 ਵਿੱਚ EPFL ਦੀ ਮੈਰੀਨਾ ਵਿਅਜ਼ੋਵਸਕਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੀਲਡ ਮੈਡਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 24-ਅਯਾਮੀ ਕੇਸ।
ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਝੇ ਜਾਂਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਇੱਕ ਗਣਿਤ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਦਿਨ ਦਾ ਕੰਮ ਛੇਤੀ ਹੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਹੀ ਖੇਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗਣਿਤ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਹਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਉਹ 'ਓਰੇਕਲਸ ਦੇ ਪੁਜਾਰੀ' ਬਣਦੇ ਹਨ
ਸਤੰਬਰ 2025 ਵਿੱਚ 12ਵੇਂ ਹਾਈਡਲਬਰਗ ਲੌਰੀਏਟ ਫੋਰਮ ਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਕੂਜ਼ ਨੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬੇਚੈਨੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਕਿਉਂਕਿ ਸਪੀਕਰਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਲੌਕਿਕ AI ਸਿਸਟਮ ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਖੋਜ ਹੱਲ ਸਪੇਸ, ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਲੰਡਨ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਫਾਰ ਮੈਥੇਮੈਟਿਕਲ ਸਾਇੰਸਿਜ਼ ਦੇ ਯਾਂਗ-ਹੁਈ ਹੀ ਨੇ ਯਾਦਗਾਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਗਣਿਤ-ਵਿਗਿਆਨੀ "ਓਰੇਕਲਸ ਦੇ ਪੁਜਾਰੀ" ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗੂਗਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਗਣਿਤ-ਸ਼ਾਸਤਰੀ, ਜੈਸਿਕਾ ਰੈਂਡਲ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਸ ਨੇ ਨੌਜਵਾਨ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਿਕ ਹੋਂਦ ਦੇ ਡਰ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ। "ਅਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ," ਉਸਨੇ IEEE ਸਪੈਕਟਰਮ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ।
ਹਰ ਕੋਈ ਚਿੰਤਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕੁਝ ਸਥਾਪਿਤ ਗਣਿਤ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਛੇ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਮਿਲੇਨਿਅਮ ਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਚਾਹੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੌਣ ਜਾਂ ਕੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰਨੇਗੀ ਮੇਲਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਜੇਰੇਮੀ ਅਵੀਗਾਡ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਣਿਤ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਿਹਾਰਕ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।" "ਉਹ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਆਪਣੀ ਆਤਮਾ ਨੂੰ ਵੇਚ ਦੇਣਗੇ."
ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦਰਸ਼ਨ
IEEE ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿੰਨ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਗਣਿਤ ਅਤੇ AI ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਪਹਿਲਾ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੂਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ। ਫੀਲਡਜ਼ ਮੈਡਲਿਸਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਸਟਨ ਦੇ ਗਣਿਤ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਕਸ਼ੈ ਵੈਂਕਟੇਸ਼ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਗਣਿਤ, ਦਿਲੋਂ, ਸਮਝੌਤੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। "ਕਈ ਵਾਰ ਮੈਂ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਹਨ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ।
ਦੂਜਾ ਸੰਘਰਸ਼ ਦੇ ਅਨਿਯਮਤ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਔਟਵਾ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਮਾਈਆ ਫਰੇਜ਼ਰ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਇੱਕ ਜ਼ਿੱਦੀ ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਇੱਕ AI ਸਬੂਤ ਤਾਂ ਹੀ ਉਪਯੋਗੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। "ਇਹ ਬਿਆਨ AI ਦੁਆਰਾ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ," ਉਸਨੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ। "ਪਰ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ, ਸੁੰਦਰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਬੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਖੁੱਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ."
ਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ, UCLA ਦੇ ਟੇਰੇਂਸ ਤਾਓ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 10 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਓਲੰਪੀਆਡ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਹੁਣ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਜਾਏ ਗਏ ਗਣਿਤ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਤਾਓ AI ਨੂੰ ਉਸ ਲਈ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ "ਵੱਡਾ ਗਣਿਤ," ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਰਚਨਾਤਮਕ ਕੰਮ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ AI ਤਕਨੀਕੀ ਗਰੰਟ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ
ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਇਸ ਪਲ ਨੂੰ ਅਸਾਧਾਰਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹਿਸ ਹੁਣ ਕਲਪਨਾਤਮਕ ਨਹੀਂ ਹੈ. AI ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ IMO ਗੋਲਡ ਮੈਡਲ ਕਮਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਯੋਗ ਖੋਜ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਲਡ ਮੈਡਲ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ ਦੀ ਡੀਕਿਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਟ੍ਰਿਲ ਵ੍ਹਾਈਟ ਵਰਗੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ, ਜੋ ਹੈਡਲਬਰਗ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਏ, ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਬਹੁਤ ਔਖਾ ਹੋਇਆ। “ਇਹ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਹੈ,” ਵ੍ਹਾਈਟ ਨੇ ਸੋਚ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕੀਤਾ। "ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਕੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣਾ ਪਏਗਾ? ਕੀ ਇਹ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ ਜੋ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ?"
ਜਵਾਬ ਅਜੇ ਤੈਅ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ। ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕਿਊਜ਼ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਗਣਿਤ, ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੇ ਬੌਧਿਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਹੁਣ ਉਸੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਲਗਭਗ ਹਰ ਖੇਤਰ AI ਨੂੰ ਛੂਹ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ?
ਸਰੋਤ: ਬੈਂਜਾਮਿਨ ਸਕਿਊਜ਼, "What It Means to Be a Mathematician when AI ਗਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ," IEEE ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ, 25 ਜੂਨ, 2026।---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
