Richard Borcheds, profesa wa hisabati wa UC Berkeley na Mshindi wa Medali ya Mashamba, ameacha kuorodhesha kazi ya nyumbani ya wanafunzi wake kwa usahihi - uamuzi anaohusisha na ukweli kwamba wanafunzi sasa hutumia zana za AI kumaliza seti zao za shida.
Katika mahojiano na The Daily Californian iliyochapishwa wiki hii, Borcheds alisema kwamba baada ya kuona jinsi wanafunzi wake wengi walitumia AI kuwasilisha kazi ya alama za juu, alihitimisha kuwa "hakuna maana" ya kuendelea kulipa wasomaji kwa darasa la kazi za nyumbani kwa usahihi, kwani matumizi ya AI katika kozi imekuwa jambo lisiloweza kuepukika. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Badala yake, sasa anapata alama baada ya kukamilika: wanafunzi wanaokabidhi kazi zao za nyumbani hupokea mkopo, bila kujali kama suluhu zilitolewa kwa usaidizi wa mashine.
"Sio mfumo mzuri sana," Borcheds alikiri, akielezea mpangilio huo kama chaguo mbovu zaidi linalopatikana kwa sasa.
Mshindi wa Medali ya Viwanja Hutathmini upya Taaluma
Borcherds, ambaye alishinda Medali ya Mashamba mnamo 1998 kwa kazi yake ya aljebra za waendeshaji wa kipeo na dhana mbaya ya mwangaza wa mwezi, alitoa mahojiano muda mfupi baada ya OpenAI kutangaza kwamba maajenti wake wa AI walikuwa wametoa suluhisho dhahiri kwa shida ya uwepo na ulaini wa Navier-Stokes - moja ya shida ambazo hazijatatuliwa katika hisabati.
Dai hilo bado linapingwa na wanahisabati, na Taasisi ya Hisabati ya Clay haijatoa Tuzo ya Milenia inayohusishwa na $1. Lakini tangazo hilo tayari limebadilisha jinsi wanahisabati wengine wanazungumza juu ya mustakabali wa uwanja wao.
"Ikiwa AI itaendelea kuimarika kwa kiwango cha sasa, basi, katika miaka michache, hakutakuwa na kitu ambacho wanahisabati wa binadamu wanaweza kufanya ambacho AI haiwezi kufanya vizuri zaidi," Borcheds aliambia karatasi ya wanafunzi.
Maoni yake yanamweka miongoni mwa kundi linalokua la wanahisabati mashuhuri wanaoshindana hadharani na athari za mipaka ya AI kwa nidhamu yao. Tangazo la Navier-Stokes lenyewe lilitoa madai kutoka kwa watafiti kwamba OpenAI itoe uthibitisho unaoweza kuthibitishwa, na mapema mwaka huu kundi la washindi wa medali za Fields walitia saini onyo la tamko kuhusu kuongeza kasi ya jukumu la AI katika hisabati.
"Hata Niliuliza ChatGPT"
Borcherds alisema hajui tena kama atahimiza wanafunzi kufuata hesabu, uwanja ambao ulionekana - hivi majuzi kama miaka mitano iliyopita - kuwa kati ya taaluma salama zaidi kutoka kwa ukuaji wa AI.
"Sijui nikushauri nini. Hata niliuliza ChatGPT swali hili hasa, na hata ChatGPT ilisema haikuwa na wazo lolote litakalotokea," alisema.
Alielezea "inertia" kubwa katika mfumo wa kitaaluma na alitabiri idara ya hesabu inaweza kuonekana sawa kwa miaka kadhaa licha ya kasi ya maendeleo ya AI. Alilinganisha wakati wa sasa na majarida ya karatasi, ambayo yanaendelea kuchapisha licha ya kuwa, kwa maneno yake, "isiyo na maana" kwa miongo miwili.
Historia inatoa ulinganifu, alibainisha - ufumaji wa mikono ulihamishwa na vitambaa, na farasi na magari ya magari - lakini alisisitiza kuwa hakuna kitu cha kulinganishwa kilichotokea hapo awali katika hisabati.
"Kumekuwa na mafanikio mengi ya kiufundi siku za nyuma - ufumaji wa mikono ulikomeshwa na biashara, na farasi waliwekwa nje ya biashara na magari, na kadhalika," Borcheds alisema. "Hii ni mara ya kwanza kwa jambo kama hili kutokea katika hisabati, ingawa."
Kanuni za Kampasi Zinajitahidi Kushikamana
Majibu ya kitaasisi ya Berkeley yanaonyesha jinsi sera ya AI isiyo sawa inavyosalia katika elimu ya juu. Kulingana na barua pepe kutoka kwa Anne Marie Richard, makamu msaidizi wa elimu ya shahada ya kwanza na afisa mkuu wa teknolojia ya taaluma ya chuo hicho, Kitengo cha Berkeley cha Seneti ya Kiakademia kinauliza kitivo kujumuisha taarifa kuhusu matarajio ya matumizi ya AI katika silabasi ya kozi - lakini sera za moja kwa moja hutofautiana sana kulingana na kiwango cha kozi na somo.
Chuo kimefanyia majaribio zana za kugundua AI, zikiwemo Turnitin na Rumi, lakini imebaini kuwa hazitegemewi vya kutosha kusawazisha. Kwa hivyo sera ya AI inasalia kwa hiari ya wakufunzi binafsi, ikiungwa mkono na hifadhidata inayokua ya sampuli za kauli za matumizi ya AI katika AI Hub ya chuo kikuu.
Ukadiriaji wa msingi wa kukamilishwa kwa Borcheds kwa hakika ni urekebishaji wa upande mmoja kwa pengo hilo la utekelezaji: badala ya kutumia AI ya kipolisi hawezi kugundua kwa uhakika, amefafanua upya maana ya mikopo ya kazi ya nyumbani.
Ishara kwa Elimu ya Juu
Kipindi ni data ndogo lakini iliyoelekezwa katika mjadala mkubwa kuhusu tathmini katika enzi ya AI. Iwapo Mshindi wa Medali katika mojawapo ya idara kuu za hisabati duniani amehitimisha kuwa seti za matatizo ya kurudi nyumbani haziwezi tena kupima ni nini ziliundwa kupima, athari hufikia zaidi ya Berkeley.
Waelimishaji katika taaluma mbalimbali wamekuwa wakikabiliana na mvutano sawa: zana za utambuzi ziko nyuma ya zana za utayarishaji, misimbo ya heshima ni vigumu kutekeleza kwa kiwango, na miundo ya tathmini iliyoundwa kwa ajili ya ulimwengu wa kabla ya AI inazidi kushindwa kutofautisha uelewa wa wanafunzi na matokeo ya kielelezo.
Kwa sasa, suluhisho la Borcheds ni la kisayansi badala ya kuwa na matumaini - weka alama kile kinachoweza kuwekwa alama, na ukubali kwa uwazi kwamba mengine hayawezi kuthibitishwa. Ikiwa elimu ya hisabati inaweza kuhifadhi muundo wake wa kitamaduni wa uanafunzi katika enzi ya wanahisabati wa AI wanaozidi kuwa na uwezo ni swali ambalo hata ChatGPT, kwa akaunti yake, inakataa kujibu.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
