Video
Dio najuglednijih matematičara svijeta zbog toga ne slavi, nego upozorava, piše britanski magazin The Economist, prenosi Klix.
Američka kompanija OpenAI objavila je 8. septembra da je njen interni, neobjavljeni AI model riješio problem postojanja i glatkoće Navier-Stokesovih jednačina, koje opisuju kretanje fluida poput vode i zraka.
To je jedan od sedam ,,Milenijskih problema” za čije je rješenje Clay Mathematics Institute 2000. godine ponudio nagradu od po milion dolara. Prema podacima kompanije, dokaz je za 88 sati pronašlo oko 10.000 AI agenata koji su radili istovremeno, a problem je bio otvoren 90 godina.
RJEŠENJE NIJE POTVRĐENO
Rješenje ipak još nije potvrđeno. Clay Mathematics Institute problem i dalje vodi kao neriješen jer nagradu dodjeljuje tek nakon recenzije i dvije godine provjere. OpenAI je saopćio da nagradu neće tražiti.
Ironično, francuski matematičar Alain Connes je pri predstavljanju nagrada tvrdio da su ovi problemi potpuno nedostupni računarima.
Mjesec kasnije, 6. oktobra, OpenAI je na GitHub-u objavio 722 matematička rada razvrstana u 372 grupe rezultata. Tri rada povukao je već sljedećeg dana zbog greške u jednom dokazu. Samo 162 rada imaju glavne rezultate formalno provjerene na računaru.
,,PARALIZOVAN SAM”
Hugo Duminil-Copin sa Univerziteta u Ženevi, dobitnik Fieldsove medalje, najprestižnijeg priznanja u matematici, napisao je da je šok ogroman i da je paralizovan, navodi The Economist.
On i još 27 dobitnika Fieldsove medalje, među kojima su Terence Tao i Peter Scholze, potpisali su 11. septembra izjavu u kojoj stanje opisuju kao ozbiljan nesklad između ciljeva AI kompanija i matematike. Izjavu je do sada podržalo više od 8.300 istraživača iz cijelog svijeta.
Potpisnici upozoravaju da rješenja nastaju na brzinu i bez ljudskog razumijevanja, što otvara pitanja zasluga i plagijata.
Martin Hairer s EPFL-a u Lozani za Economist kaže da bi AI bez kontrole mogao ,,sterilisati” ovu oblast.
Matematičari ističu da vrijednost nije samo u odgovoru, nego u putu do njega. Rad na teškim problemima rađa nove alate koji se kasnije pokažu korisnim i izvan matematike. Primjer su imaginarni brojevi, koje su se u 16. vijeku smatrali beskorisnim, a danas su temelj elektrotehnike i kvantne fizike.
Luis Martínez-Zoroa sa Univerziteta CUNEF u Madridu, stručnjak za Navier-Stokesov problem, za Economist je rad vještačke inteligencije od 166 stranica opisao kao nejasan spoj dijelova različitih istraživanja.
Nauka postaje uža
Promjene nisu ograničene na matematiku. Studija Univerziteta u Čikagu objavljena u januaru u časopisu Nature analizirala je 41,3 miliona naučnih radova. Pokazala je da naučnici koji koriste AI objavljuju više i češće su citirani. Međutim, raspon tema koje se istražuju smanjio se za 4,63 posto, a međusobno bavljenje radovima drugih naučnika smanjeno je za 22 posto.
Google-ova anketa među 637 naučnika iz Sjedinjenih Američkih Država i Velike Britanije ide u istom smjeru. Skoro polovina ispitanika kaže da ih AI gura ka sigurnijim projektima koji brzo daju rezultate. Samo 28 posto smatra da im AI omogućava riskantnija istraživanja, a upravo takva istraživanja često donose najveća otkrića.
Slično se dešava i u teorijskoj fizici. Kompanija Anthropic objavila je 25. septembra da je njen model Claude izračunao složenu formulu koja opisuje sudar šest čestica, na nivou preciznosti koji ljudi dosad nisu dostigli direktnim računom. Rezultat je potvrdio fizičar Lance Dixon sa Stanforda, iako se radi o pojednostavljenom teorijskom modelu, a ne o novom otkriću u fizici.
David Tong s Univerziteta u Kembridžu za Economist kaže da je u teorijskoj fizici korištenje jezičkih modela za proračune postalo samo po sebi razumljivo. Iako je optimista, upozorava: ,,Nisam siguran da smo spremni za ono što dolazi za šest mjeseci ili godinu”.
Hector Zenil s King's Collegea u Londonu smatra da bi naučnici jednog dana mogli postati poput arheologa: pratili bi otkrića mašina i pokušavali odgonetnuti kako su do njih došle.
Ipak, matematičari zasad ne ostaju bez posla. Provjera stotina AI radova tek predstoji, a mašine i dalje imaju poteškoća s istinski kreativnim radom. Ostaje nejasno da li bi AI mogao izmisliti nešto poput imaginarnih brojeva, zaključuje The Economist.
Preporučeno
