Стивен Вольфрам потратил четыре десятилетия на создание программного обеспечения, которое автоматизирует математику, и теперь он отвергает идею о том, что искусственный интеллект завершит эту работу. В длинном эссе под названием «Какое будущее у чистых математических исследований в эпоху искусственного интеллекта?», опубликованном в его блоге Writes и возобновившим дебаты на Hacker News в эти выходные, физик и основатель Wolfram Research утверждает, что призывы передать чистую математику ИИ основываются, по его словам, на «фундаментальном непонимании» того, что такое математика и чем занимается ИИ.
«Заголовки продолжают появляться: такая-то система искусственного интеллекта решила такую-то математическую задачу», — пишет Вольфрам в начале эссе. По его словам, за этими заголовками следует знакомый вывод о том, что люди-математики больше не нужны, а также нетерпение с его стороны аргументов, игнорирующих историю его собственной области. Подробнее об этой истории — в нашем тенденции ИИ.
Прецедент Mathematica
Контраргумент Вольфрама начинается с личной истории. Он вспоминает, что когда в 1988 году была запущена система Mathematica, ходили похожие разговоры о том, что математика вот-вот будет автоматизирована и станет бессмысленной. Это произошло не так. Программное обеспечение действительно заменило некоторые механические задачи — «если вычисление символических интегралов было тем, чем на самом деле занимается математика, то да, Mathematica по сути заменила это», — пишет он, — но ядро чистой математики, та часть, которая определяет дисциплину, осталась нетронутой. Вместо этого автоматизация подняла уровень, которого могли достичь практикующие математики.
Это различие имеет значение, поскольку, по мнению Вольфрама, применение математической техники — это не то же самое, что математическое исследование. Вычисления, которые когда-то занимали карьеру, превратились в однострочные вызовы, и математики поднялись по лестнице абстракции, а не ушли с работы.
Чем на самом деле хорош ИИ в математике
Эссе далеко не пренебрежительно относится к современному ИИ. Вольфрам называет это «несомненно полезным, а иногда и очень полезным» и определяет его величайший вклад в математику как способность добывать накопленные знания в этой области. Если в 1970-х годах исследователь полагался на поиск по ключевым словам в литературе, то современные системы могут обнаружить связи между объемами работ, которые ни один человек не мог удержать в уме.
«Люди тоже обычно делают то же самое», — пишет он, собирая результаты в новые выводы. «Но они, как правило, прочитали только сотни статей; ИИ фактически прочитал миллионы». Асимметрия делает ИИ мощным помощником в поиске удивительных комбинаций известных результатов.
Но поиск и рекомбинация, утверждает он, наталкиваются на жесткие ограничения на границе. «Великая математика – больше всего на свете – определяется теми вопросами, которые она задает». А вопросы, по его мнению, исходят из человеческого воображения. ИИ может автоматизировать то, что раньше математикам приходилось делать самостоятельно; он еще не может решить, что стоит делать.
Вычисления порождают теоремы, а не смысл
Самая острая часть эссе отличает современный искусственный интеллект от сырых вычислений, и это различие Вольфрам развивает со времени своей работы над клеточными автоматами в 1980-х годах. Чистые вычисления, отмечает он, могут бесконечно генерировать новые теоремы — бесконечную последовательность математических фактов, полную неожиданности и оригинальности, без необходимости использования искусственного интеллекта. Его собственная концепция вычислительной нередуцируемости подразумевает, что простые правила могут привести к результатам, которые не может предсказать никакой короткий путь.
Однако теоремы, полученные таким образом, являются, по его словам, просто «результатами, извлеченными из вычислительной вселенной». Что возвышает результат до уровня математики, так это его место в структуре, которую люди считают значимой — суждение о важности, которое не обеспечивает ни один процесс генерации.
Почему чистая математика вообще существует
В основе этого аргумента лежит взгляд на математику как на человеческий институт, а не на кучу истинных утверждений. Начиная с Платона и Евклида, пишет Вольфрам, чистая математика была определяющим примером абстрактной мысли, строящей все более крупную структуру — «самое большое интеллектуальное здание, которое построила наша цивилизация». Поворот XIX века к абстракции отделил ее от повседневной интуиции, и ее ценность всегда зависела от практиков, решавших, какие части пространства бесконечных возможностей заслуживают внимания.
Собственные исследования Вольфрама уже много лет кружат над этим вопросом: от пространства всех возможных систем аксиом до ограничивающей структуры сети теорем и роли, которую люди играют в определении дисциплины. Новое эссе применяет этот фон к настоящему моменту: ИИ кардинально меняет экономику математического труда, но направление предприятия — что доказывать, о чем заботиться, что считать центральным, а не периферийным — остается человеческим наследием.
Ничто из этого не делает Вольфрама скептиком в области ИИ; его компания внедряет машинное обучение в свою линейку продуктов. Это делает его точным. Его вывод заключается не в том, что ИИ оставит математику нетронутой, а в том, что интересное будущее — это сотрудничество: машины будут обрабатывать масштабы, извлекать и проверять, в то время как люди будут отвечать за вопросы. В эссе предполагается, что до тех пор, пока математическая важность является вопросом суждений, а не вычислений, описание работы математика сохраняется при переходном периоде, даже если почти все остальное, связанное с работой, меняется.
---
Будьте в курсе ИИПоследние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.
Читать больше новостей об ИИ →
