Terence Tao, mtaalam wa hesabu na medali ya UCLA wa UCLA ambaye mara nyingi hufafanuliwa kama mmoja wa wanahisabati bora hai, ametoa onyo kuhusu kile ambacho akili bandia inafanya kwa utafiti wa hisabati: akiba ya matatizo yaliyo wazi "inachimbwa kwa mtindo usioweza kurejeshwa," na utambuzi wa matatizo ya thamani - sio suluhisho lao - inakuwa shida zaidi. Akiandika katika uzi wa sehemu nne kwenye Mathstodon siku ya Jumatatu, Tao aliweka bayana kwa nini anaamini enzi ya AI inaweza kusukuma wanahisabati kuelekea usiri, kurudisha nyuma karne za kubadilishana wazi za kisayansi. Kwa zaidi kuhusu masuala ya utafiti, fuata utoaji wa utafiti wa AI kwenye ukurasa wetu wa nyumbani.
Bahari ya Matatizo, Uhaba wa Maji ya Kunywa
Hoja ya Tao huanza na kitendawili. Seti ya matatizo ya hesabu yanayowezekana hayana mwisho, kwa hivyo uhaba unasikika kuwa upuuzi. Lakini wingi sio suala - ubora ni. Mtu yeyote anaweza kuzalisha matatizo ya wazi yasiyoisha apendavyo, Tao alibainisha, kama vile kompyuta 10^10^ tarakimu ya 10 ya pi. Wengi wao hawana thamani: "hawaonyeshi uelekeo wowote wa kufichua maarifa zaidi au miunganisho kwa maswali mengine."
"Nchi au eneo linaweza kukumbwa na uhaba mkubwa wa maji ya kunywa wakati huo huo kuzungukwa na bahari kubwa," aliandika.
Kuamua ni matatizo gani yanastahili kuangaliwa, alibishana, ni "mchakato mrefu, wa makusudi, na unaozingatia," unaotokana na uzoefu wa kihistoria na kile kazi ya awali juu ya matatizo kama hayo ilizalisha. Kiini cha hukumu hiyo ni kile Tao anachokiita "mazingira ya ugumu" - kujua ni maswali gani ambayo mbinu za sasa zinaweza kujibu kwa urahisi, ambayo huchukua juhudi za kweli, na ambayo haiwezekani, kwa sababu matatizo ya kuvutia yanaelekea kuishi kwenye mipaka.
AI Inapunguza Mandhari Ya Ugumu
Mandhari hiyo ndiyo hasa AI inafuta. Zana za AI "zimesawazisha mazingira ya ugumu sasa katika maeneo mengi ya somo," Tao aliandika, "hivyo kuharibu uwezo wa kupata matatizo mapya yanayoahidi katika eneo hilo." Mbaya zaidi, hakuna alama ya mipaka thabiti ambapo umahiri wa AI unaishia: teknolojia inabadilika haraka sana, na - kwa kasi kubwa - Tao alilaumu kutofahamika kwa mpaka kwa sehemu kwa "kukataa kwa kampuni za AI kufichua matokeo yao mabaya, au kufichua mchakato wa kupata suluhisho zao."
Matokeo yake, kwa maelezo ya Tao, ni mwendo wa mbio ambao ameshuhudia moja kwa moja: "hata uvumi wa mtu anayeshughulikia tatizo unaweza kusababisha kiasi kikubwa cha juhudi zinazoendeshwa na AI ili kulisawazisha kabla ya mradi wa awali wa utafiti kupata muda wa kufikia uwezo wake kamili."
Tatizo la Motisha ya Sayansi-wazi
Hapo ndipo onyo hugeuka kimuundo. Ikiwa kutangaza mwelekeo wa utafiti kunaalika kundi la AI kuiondoa, wanahisabati wanaweza kuacha kutangaza chochote. "Motisha sasa inaweza kuwa inaelekeza katika mwelekeo wa kutoshiriki tena mwelekeo wowote wa kuahidi wa utafiti na jamii pana," Tao aliandika - matokeo ambayo alibaini yangebadilisha karne za tamaduni ambapo hesabu iliendelea kupitia ushiriki wazi wa shida katika majarida, semina na seva za uchapishaji.
Matumizi ya AI kiholela, alisema, hutoa mafanikio ya muda mfupi kwa gharama ya muda mrefu: inasuluhisha "matatizo yaliyopo, lakini kwa gharama ya kudumisha mfumo wa ikolojia kwa wimbi linalofuata la maendeleo, au katika kuelewa maendeleo ambayo tayari yamepatikana."
Pendekezo la Tao: Teua Shida Zinazostahili Kutatuliwa kwa Makini
Tao haipendekezi kupiga marufuku AI kutoka kwa hisabati - anakubali kwamba labda haiwezekani. Badala yake anapendekeza jumuiya ziteue makundi ya matatizo ambapo mchakato wenyewe wa utatuzi ni muhimu, ili jibu ghafi bila uchanganuzi wa mbinu zinazotumiwa, na bila yale inapofichua kuhusu matatizo yaliyo karibu, lichukuliwe kuwa "la thamani isiyo na maana au hata hasi."
Mfano wake ni benki za kisasa za chakula, ambazo hazikubali tena michango kiholela kwa sababu tu zinaweza kuliwa kitaalamu, badala yake zinadumisha viwango vya wazi vya michango gani ni muhimu.
Katika jibu la mtoa maoni, Tao aliongeza uchunguzi unaohusiana: methali za nadharia za kiotomatiki za jadi "sio wazuri sana katika kuthibitisha nadharia," sehemu inayotawaliwa na kile alichokiita "vithibitishaji otomatiki vya nadharia" - tofauti na LLMs ni "kwa kiasi kikubwa ufanisi wao."
Wiki yenye Msongamano kwa AI na Hisabati
Mazungumzo hutua kwa wakati wa chaji. Ilikuja siku chache baada ya OpenAI kutangaza kuwa mwanamitindo wa ndani alikuwa ametoa uthibitisho uliothibitishwa na Lean kwamba vimiminika vya Navier-Stokes vinaweza kulipuka kwa muda mfupi - hatua iliyodaiwa kuelekea Shida ya Tuzo ya Milenia ambayo wanahisabati wa NYU ambao kazi yao ilitegemeza juhudi wanasema ilijitokeza bila mkopo ufaao, mzozo uliofunikwa na jarida la Sayansi na hapa kwenye AI Buzz Wire. Tao amekuwa mwandishi makini wa mabadiliko haya mwaka mzima, akichapisha insha iliyosomwa sana juu ya hisabati katika enzi ya AI.
Chapisho lake jipya linaimarisha hoja hiyo kutoka kwa mtazamo mpya: hatari sio kwamba AI inasuluhisha kila kitu, lakini kwamba hutumia, bila kujifunza na bila kuchambuliwa, orodha ya mwisho ya matatizo yanayostahili kutatuliwa - na kuacha kizazi kijacho cha wanahisabati na bahari ya aina isiyo na thamani.
---
Kaa Mbele ya AIPata habari za hivi punde za AI, uchanganuzi na mafanikio - yote katika sehemu moja.
Soma habari zaidi za AI →
