Stephen Wolfram passou quatro décadas construindo software que automatiza a matemática e agora se vê resistindo à ideia de que a inteligência artificial terminará o trabalho. Em um longo ensaio intitulado “Qual é o futuro da pesquisa matemática pura na era da IA?”, publicado em seu blog Writings e reacendendo o debate no Hacker News neste fim de semana, o físico e fundador da Wolfram Research argumenta que os apelos para entregar a matemática pura à IA repousam, em suas palavras, em “mal-entendidos fundamentais” sobre o que é a matemática e o que a IA faz.
“As manchetes continuam chegando: tal e tal sistema de IA resolveu tal e tal problema matemático”, escreve Wolfram na abertura do ensaio. O que se segue a essas manchetes, diz ele, é uma conclusão familiar – de que os matemáticos humanos podem já não ser necessários – e uma impaciência da sua parte com argumentos que ignoram a história da sua própria área. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa últimos desenvolvimentos em IA.
O precedente do Mathematica
O contra-argumento de Wolfram começa com a história pessoal. Quando o Mathematica foi lançado em 1988, lembra ele, houve rumores semelhantes de que a matemática estava prestes a ser automatizada até se tornar inútil. Não foi assim que aconteceu. O software substituiu certas tarefas mecânicas - "se trabalhar com integrais simbólicas era o que se pensa que fazer matemática, então, sim, o Mathematica essencialmente o substituiu", escreve ele - mas o núcleo da matemática pura, a parte que define a disciplina, permaneceu intocado. Em vez disso, a automação elevou o nível que os profissionais da matemática poderiam alcançar.
A distinção é importante porque, na opinião de Wolfram, a aplicação da técnica matemática não é a mesma coisa que a investigação matemática. Os cálculos que antes consumiam carreiras tornaram-se chamadas de uma linha, e os matemáticos subiram na escala da abstração em vez de abandonarem o emprego.
Para que a IA é realmente boa em matemática
O ensaio está longe de desprezar a IA moderna. Wolfram chama isso de "inquestionavelmente útil, às vezes muito útil" e identifica sua maior contribuição para a matemática como a capacidade de extrair o conhecimento acumulado na área. Enquanto um pesquisador na década de 1970 dependia de pesquisas por palavras-chave na literatura, os sistemas modernos podem revelar conexões entre trabalhos que nenhum ser humano poderia ter em mente.
“Os humanos também fazem isso rotineiramente”, escreve ele sobre a reunião de resultados em novas conclusões. “Mas eles tendem a ler apenas centenas de artigos; as IAs efetivamente leram milhões.” A assimetria torna a IA uma colaboradora poderosa para encontrar combinações surpreendentes de resultados conhecidos.
Mas a recuperação e a recombinação, argumenta ele, encontram um limite rígido na fronteira. "A boa matemática é - mais do que qualquer outra coisa - definida pelas perguntas que faz." E as questões, para ele, vêm da imaginação humana. Uma IA pode automatizar o que os matemáticos anteriormente tinham que fazer; ainda não pode decidir o que vale a pena fazer.
Computação gera teoremas, não significado
A parte mais precisa do ensaio distingue a IA moderna da computação bruta, uma distinção que Wolfram tem desenvolvido desde o seu trabalho em autómatos celulares na década de 1980. A computação pura, observa ele, pode gerar infinitamente novos teoremas – uma sequência infinita de fatos matemáticos, completa com surpresa e originalidade, sem necessidade de IA. O seu próprio conceito de irredutibilidade computacional implica que regras simples podem produzir resultados que nenhum atalho pode prever.
No entanto, os teoremas produzidos dessa forma são, como ele diz, apenas “resultados extraídos do universo computacional”. O que eleva um resultado à matemática é o seu lugar numa estrutura que os humanos consideram significativa – um julgamento sobre a importância que nenhum processo de geração fornece.
Por que a matemática pura existe
Subjacente ao argumento está uma visão da matemática como uma instituição humana, em vez de um amontoado de afirmações verdadeiras. De Platão e Euclides em diante, escreve Wolfram, a matemática pura tem sido o exemplo definidor do pensamento abstrato construindo uma estrutura cada vez maior - "o maior edifício intelectual que nossa civilização construiu". A sua viragem no século XIX para a abstracção separou-a da intuição quotidiana, e o seu valor sempre dependeu da decisão dos profissionais sobre quais as partes de um espaço de possibilidades infinitas que merecem atenção.
A própria pesquisa de Wolfram circulou essa questão durante anos, desde o espaço de todos os sistemas de axiomas possíveis até a estrutura limitante da rede de teoremas e o papel que os humanos desempenham na definição da disciplina. O novo ensaio aplica esse pano de fundo ao momento presente: a IA muda dramaticamente a economia do trabalho matemático, mas a direcção da empresa – o que provar, com o que se preocupar, o que conta como central e não periférico – continua a ser uma herança humana.
Nada disso faz de Wolfram um cético em relação à IA; sua empresa incorpora aprendizado de máquina em sua linha de produtos. Isso o torna preciso. A sua conclusão não é que a IA deixará a matemática intocada, mas que o futuro interessante é a colaboração – máquinas que lidam com escala, recuperação e verificação, enquanto os humanos mantêm a custódia das questões. O ensaio sugere que, enquanto a importância matemática for uma questão de julgamento e não de cálculo, a descrição do trabalho do matemático sobreviverá à transição, mesmo que quase todo o resto do trabalho mude.
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