Stephen Wolfram har ägnat fyra decennier åt att bygga mjukvara som automatiserar matematik, och han finner sig nu stöta tillbaka på tanken att artificiell intelligens kommer att avsluta jobbet. I en lång essä med titeln "What's the Future for Pure Math Research in the Age of AI?", publicerad på hans Writings-blogg och återupplivande debatt på Hacker News i helgen, hävdar fysikern och Wolfram Research-grundaren att man uppmanar till att överlämna ren matematik till AI-vila, med hans ord, om vad "grundläggande AI" innebär och vad är matteunderlag.
"Rubrikerna fortsätter att komma: ett sådant och sådant AI-system har löst ett sådant och sådant matematiskt problem", skriver Wolfram i uppsatsens inledning. Vad som följer dessa rubriker, säger han, är en välbekant slutsats - att mänskliga matematiker kanske inte längre behövs - och en otålighet från hans sida med argument som ignorerar historien om hans eget område. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Mathematica-prejudikatet
Wolframs motargument börjar med personlig historia. När Mathematica lanserades 1988, minns han, var det liknande tal om att matematik var på väg att automatiseras till meningslöshet. Det var inte så det gick till. Programvaran ersatte vissa mekaniska uppgifter - "om att arbeta ut symboliska integraler var vad man tror att matte verkligen handlar om, så, ja, Mathematica har i huvudsak ersatt det", skriver han - men kärnan i ren matematik, den del som definierar disciplinen, var orörd. Istället höjde automatisering den nivå som matematikutövare kunde nå.
Distinktionen är viktig eftersom, enligt Wolframs redogörelse, tillämpningen av matematisk teknik inte är samma sak som matematisk forskning. Beräkningar som en gång konsumerade karriärer blev samtal på en rad, och matematiker flyttade uppför abstraktionsstegen snarare än lämnade ett jobb.
Vad AI faktiskt är bra för i matematik
Uppsatsen är långt ifrån avvisande mot modern AI. Wolfram kallar det "otvivelaktigt användbart, ibland mycket användbart", och identifierar dess största bidrag till matematiken som förmågan att bryta den samlade kunskapen inom området. Där en forskare på 1970-talet förlitade sig på nyckelordssökningar i litteraturen, kan moderna system upptäcka kopplingar mellan arbetskroppar som ingen människa kunde tänka på.
"Människor gör rutinmässigt det också", skriver han om att sammanställa resultat till nya slutsatser. "Men de tenderar att bara ha läst hundratals tidningar; AI:er har faktiskt läst miljoner." Asymmetrin gör AI till en kraftfull samarbetspartner för att hitta överraskande kombinationer av kända resultat.
Men hämtning och rekombination, hävdar han, stöter på en hård gräns vid gränsen. "Bra matematik definieras - mer än något annat - av de frågor den ställer." Och frågorna, enligt hans uppfattning, kommer från mänsklig fantasi. En AI kan automatisera vad matematiker tidigare behövde göra själva; det kan ännu inte avgöra vad som är värt att göra.
Beräkning genererar satser, inte mening
Den skarpaste delen av uppsatsen skiljer modern AI från rå beräkning, en distinktion Wolfram har utvecklat sedan sitt arbete med cellulära automater på 1980-talet. Ren beräkning, noterar han, kan oändligt generera nya teorem - en oändlig sekvens av matematiska fakta, komplett med överraskning och originalitet, ingen AI krävs. Hans eget koncept av beräkningsmässig irreducerbarhet innebär att enkla regler kan ge resultat som ingen genväg kan förutsäga.
Ändå är satser framställda på det sättet, som han uttrycker det, bara "resultat plockade från beräkningsuniversumet." Det som lyfter ett resultat till matematik är dess plats i en struktur som människor tycker är meningsfull - en bedömning av betydelse som ingen generationsprocess ger.
Varför ren matematik överhuvudtaget existerar
Underliggande argumentet är en syn på matematiken som en mänsklig institution snarare än en hög med sanna påståenden. Från Platon och Euklid och framåt, skriver Wolfram, har ren matematik varit det avgörande exemplet på att abstrakt tanke bygger en allt större struktur – "den enskilt största intellektuella byggnaden som vår civilisation har byggt." Dess 1800-talsvändning mot abstraktion skiljde den från vardaglig intuition, och dess värde har alltid varit beroende av att utövare bestämt vilka delar av ett oändligt möjlighetsrum som förtjänar uppmärksamhet.
Wolframs egen forskning har cirklat in denna fråga i åratal, från utrymmet för alla möjliga axiomsystem till den begränsande strukturen hos nätverket av satser till den roll som människor spelar för att definiera disciplinen. Den nya uppsatsen tillämpar den bakgrunden till nuet: AI förändrar ekonomin för matematiskt arbete dramatiskt, men företagets riktning - vad som ska bevisas, vad man ska bry sig om, vad som räknas som centralt snarare än perifert - förblir ett mänskligt arv.
Inget av detta gör Wolfram till en AI-skeptiker; hans företag bäddar in maskininlärning i hela sin produktlinje. Det gör honom till en exakt sådan. Hans slutsats är inte att AI kommer att lämna matematiken orörd, utan att den intressanta framtiden är samarbete – maskiner som hanterar skalning, hämtning och verifiering, medan människor har vårdnaden om frågorna. Uppsatsen antyder att så länge som matematisk betydelse är en fråga om bedömning snarare än beräkning, överlever matematikerns arbetsbeskrivning övergången, även när nästan allt annat om jobbet förändras.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
