Стівен Вольфрам витратив чотири десятиліття на розробку програмного забезпечення, яке автоматизує математику, і тепер він відмовляється від ідеї, що штучний інтелект завершить цю роботу. У розлогому есе під назвою «Яке майбутнє чистих математичних досліджень в епоху штучного інтелекту?», опублікованому в його блозі Writings і пожвавивши дебати на Hacker News цими вихідними, фізик і засновник Wolfram Research стверджує, що заклики передати чисту математику ШІ, за його словами, ґрунтуються на «фундаментальних непорозуміннях» щодо того, що таке математика і що таке ШІ. робить.
«Заголовки продовжують надходити: така-то система ШІ вирішила таку-то математичну задачу», — пише Вольфрам на початку есе. Те, що слідує за цими заголовками, за його словами, є знайомим висновком — що математики-люди більше не потрібні — і нетерплячістю з його боку щодо аргументів, які ігнорують історію його власної галузі. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Прецедент Mathematica
Контраргумент Вольфрама починається з особистої історії. Під час запуску Mathematica у 1988 році, пригадує він, точилися подібні розмови про те, що математика скоро буде автоматизована до марності. Це не так. Програмне забезпечення справді замінило певні механічні завдання — «якщо розробка символічних інтегралів — це те, про що хтось думає, що займається математикою, тоді, так, Mathematica по суті замінила це», — пише він, — але ядро чистої математики, частина, яка визначає дисципліну, залишилася недоторканою. Натомість автоматизація підвищила рівень, якого могли досягти практики-математики.
Ця відмінність має значення, тому що, на думку Вольфрама, застосування математичних методів — це не те саме, що математичне дослідження. Обчислення, які колись поглинали кар’єру, перетворилися на однолінійні дзвінки, і математики рухалися вгору сходами абстракції, а не залишали роботу.
Чим ШІ насправді корисний у математиці
Це есе далеко не зневажливо ставиться до сучасного ШІ. Вольфрам називає його «безсумнівно корисним, іноді дуже корисним» і визначає його найбільший внесок у математику як здатність видобувати накопичені знання в галузі. У той час як дослідник у 1970-х роках покладався на пошук за ключовими словами в літературі, сучасні системи можуть виявити зв’язки між масивами робіт, які жодна людина не могла втримати в пам’яті.
«Люди також регулярно це роблять», — пише він, об’єднуючи результати в нові висновки. «Але вони, як правило, прочитали лише сотні статей; штучний інтелект фактично прочитав мільйони». Асиметрія робить штучний інтелект потужним партнером для пошуку дивовижних комбінацій відомих результатів.
Але пошук і рекомбінація, стверджує він, стикаються з жорсткими межами на кордоні. «Велика математика — більше ніж будь-що інше — визначається запитаннями, які вона ставить». А запитання, на його думку, виникають із людської уяви. ШІ може автоматизувати те, що раніше математикам доводилося робити самостійно; воно ще не може вирішити, що варто робити.
Обчислення генерує теореми, а не сенс
Найгостріша частина есе відрізняє сучасний штучний інтелект від необроблених обчислень, відмінність, яку Вольфрам розвивав з часів своєї роботи над клітинними автоматами в 1980-х роках. Чисті обчислення, зазначає він, можуть нескінченно генерувати нові теореми — нескінченну послідовність математичних фактів, доповнених несподіванкою та оригінальністю, без ШІ. Його власна концепція обчислювальної незводимості передбачає, що прості правила можуть дати результати, які не можна передбачити жодним ярликом.
Проте теореми, створені таким чином, є, як він висловлюється, лише «результатами, вилученими з обчислювального всесвіту». Що підносить результат до математики, так це його місце в структурі, яке люди вважають значущим — судження про важливість, яке не дає жоден процес генерації.
Чому чиста математика взагалі існує
В основі цього аргументу лежить погляд на математику як на людський інститут, а не на купу правдивих тверджень. Від Платона та Евкліда й далі, пише Вольфрам, чиста математика була визначальним прикладом абстрактного мислення, яке будувало все більшу структуру — «найбільшу інтелектуальну споруду, яку побудувала наша цивілізація». Його поворот у дев’ятнадцятому столітті до абстракції відокремив його від повсякденної інтуїції, і його цінність завжди залежала від практиків, які вирішували, які частини нескінченного простору можливостей заслуговують на увагу.
Власні дослідження Вольфрама роками обводили це питання: від простору всіх можливих систем аксіом до обмежувальної структури мережі теорем до ролі, яку відіграють люди у визначенні дисципліни. Нове есе застосовує цей фон до теперішнього моменту: штучний інтелект різко змінює економіку математичної праці, але напрямок діяльності підприємства — що доводити, про що піклуватися, що вважається центральним, а не периферійним — залишається у спадок людини.
Усе це не робить Вольфрама скептиком ШІ; його компанія впроваджує машинне навчання у свою лінійку продуктів. Це робить його точним. Його висновок полягає не в тому, що штучний інтелект залишить математику недоторканою, а в тому, що цікаве майбутнє — це співпраця — машини обробляють масштаб, пошук і перевірку, а люди зберігають опіку над питаннями. У нарисі стверджується, що доки математична важливість є питанням оцінки, а не обчислень, посадова інструкція математика переживає перехід, навіть коли майже все інше в роботі змінюється.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
