Аннотация:
После объявления в прошлом месяце об использовании внутренних передовых моделей для решения одной из наиболее важных открытых проблем в математике, OpenAI в очередной раз произвела «блокбастер» в математическом сообществе. 6 октября по местному времени OpenAI объявила о серии новых результатов математических исследований, полученных с помощью внутренних передовых моделей искусственного интеллекта, включающих в общей сложности 372 набора результатов, охватывающих большое количество долгосрочных нерешенных проблем в области математики и теоретической информатики. В OpenAI заявили, что эти результаты либо решили давние открытые проблемы, либо позволили добиться существенного прорыва.
Подробнее:
https://github.com/openai/math
Масштаб этого релиза намного превосходит предыдущие прорывы в решении одной математической задачи. На этот раз OpenAI раскрыла сотни результатов исследований, в том числе 722 статьи или связанные рукописи, соответствующие 372 различным наборам математических результатов. Компания также опубликовала такую информацию, как краткое изложение некоторых процессов вывода моделей, потребление вычислительных ресурсов и количество предпринятых задач, надеясь позволить математическому сообществу более всесторонне оценить результаты этих ИИ.
В OpenAI заявили, что эти результаты получены на основе внутренней передовой модели, которая еще официально не открыта для общественности. В отличие от предыдущей нашумевшей задачи с уравнением Навье-Стокса, этот выпуск не фокусируется на определенной области математики, а охватывает множество направлений, таких как теория чисел, алгебраическая геометрия и теоретическая информатика. Некоторые из этих проблем озадачивали математиков на протяжении многих лет, даже десятилетий.
По данным OpenAI, в среднем каждый результат требует вычислительных ресурсов, эквивалентных примерно 3 часам непрерывного мышления ChatGPT Pro. Это означает, что эти результаты не просто генерируются одним запросом в чат, а получены на основе обширных вычислений, методом проб и ошибок. OpenAI также опубликовала статистику по проблемам, которые пыталась решить модель, надеясь, что внешний мир сможет понять уровень успеха и вычислительные затраты, стоящие за этими результатами.
Этот выпуск также отражает попытку OpenAI изменить способ публикации математических результатов ИИ в прошлом. Раньше, когда компании, занимающиеся искусственным интеллектом, объявляли о крупных математических открытиях, они часто объявляли о них непосредственно через блоги компаний или пресс-релизы, оставляя математикам право судить о достоверности результатов. Эта практика вызвала недовольство в математическом сообществе, поскольку математические исследования во многом опираются на строгие доказательства, экспертную оценку и четкое указание авторства и вклада.
С этой целью OpenAI создала Консультативную группу по математике и искусственному интеллекту и пригласила экспертов, в том числе известных математиков, для обсуждения того, как публиковать математические результаты, полученные с помощью этих ИИ. На этот раз OpenAI заявила, что воспользовалась советом этой независимой консалтинговой организации, обнародовала результаты в репозитории GitHub и предоставила механизм модификации и цитирования статей, чтобы исследователи могли вносить изменения после обнаружения проблем, сохраняя при этом более четкие записи исследований.
Некоторые результаты также являются формальным доказательством бережливого производства. Lean — это программный инструмент, который позволяет компьютерам проверять математические доказательства. Преобразуя математические доказательства в форму, которую можно проверить с помощью Lean, исследователи могут более точно подтвердить, есть ли логические лазейки в доказательствах, сгенерированных ИИ. OpenAI заявила, что формализовала большое количество результатов и продолжит обновлять хранилище после получения более формальных доказательств.
Однако этот выпуск OpenAI не означает, что все эти математические результаты признаны математическим сообществом. Только что было опубликовано большое количество статей, и математикам еще предстоит прочитать каждую из них, изучить доказательства и оценить, насколько значимы результаты. Для сложных математических задач существует большой разрыв между «ИИ утверждает, что решил ее» и «математическое сообщество подтверждает, что решил ее».
На самом деле, это одна из важных причин, почему этот инцидент вызвал споры. Некоторые люди в математическом сообществе считают, что компании, занимающиеся искусственным интеллектом, производят математические результаты с беспрецедентной скоростью, но у традиционной системы математических исследований нет достаточно времени для проверки этих результатов. Если компании продолжат публиковать большое количество результатов, не прошедших рецензирование, математикам, возможно, придется потратить много времени на их анализ в поисках того, что действительно ценно.
Эта проблема была полностью раскрыта, когда OpenAI ранее объявила о своем решении проблемы Навье-Стокса. Математик Тристан Бакмастер публично подверг сомнению процесс OpenAI по получению соответствующих идей доказательств и сказал, что он и антропный математик Левент Альпёге ранее добились важного прогресса в смежных направлениях. В математическом сообществе разгорелись ожесточенные дебаты вокруг того, кто первым предложил ключевые идеи результатов исследования и как компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, следует идентифицировать свои подписи и вклад.
OpenAI отвергла соответствующие обвинения, но этот инцидент заставил математическое сообщество серьезно обсудить ранее более отдаленный вопрос: когда ИИ сможет самостоятельно завершить исследовательскую работу, с которой в прошлом могли справиться только ведущие математики, как следует определять традиционные «автор», «первооткрыватель» и «вклад в исследования».
Таким образом, этот выпуск представляет собой не только выпуск серии математических статей, но и эксперимент по определению будущего направления математических исследовательских моделей. В прошлом математикам могли потребоваться месяцы или даже годы, чтобы изучить открытую задачу. Теперь передовая модель искусственного интеллекта может решать сотни и более задач одновременно, затрачивая часы вычислительных ресурсов. Даже если подавляющее большинство из них в конечном итоге не удастся установить, пока некоторые результаты действительно верны, эффективность исследования может значительно превысить эффективность традиционных методов исследования человека.
OpenAI считает, что цель этих достижений — не заменить математиков, а расширить границы математических знаний. Компания заявила, что надеется позволить математикам продолжить изучение результатов, полученных с помощью этих ИИ, посредством семинаров, конференций и специализированных исследовательских проектов в будущем, а также помочь научному сообществу понять, как искусственный интеллект генерирует эти новые математические идеи.
В то же время OpenAI все еще готовится опубликовать в будущем модели, которые дадут такие результаты. Компания заявила, что надеется позволить ученым напрямую использовать самые передовые системы искусственного интеллекта для решения задач в математике и других научных областях после дальнейшей оценки безопасности и возможностей.
Это также самый примечательный аспект этого инцидента. В последние несколько лет прогресс ИИ в области математики в основном проявлялся в совершенствовании конкурсных вопросов, стандартизированных тестов и возможностей вспомогательных доказательств. Теперь ИИ начал напрямую участвовать в реальных математических исследованиях и генерировать сотни результатов потенциальных исследований. Если значительная часть из них будет окончательно проверена математическим сообществом, это будет означать, что ИИ постепенно перешел из «инструмента решения проблем» в области математики в стадию «инструмента исследования».
Но при этом количество не равно качеству. Настоящий вопрос, на который математическое сообщество должно ответить, заключается не в том, сколько статей ИИ создает одновременно, а в том, сколько из них могут выдержать строгое рецензирование, сколько из них содержат действительно оригинальные идеи и сколько из них могут подтолкнуть других математиков к дальнейшему решению ранее неразрешимых проблем.
Независимо от конечного результата, объявление OpenAI сотен математических результатов одновременно означает, что отношения между ИИ и математическими исследованиями претерпевают фундаментальные изменения. В прошлом люди беспокоились о том, сможет ли ИИ решать математические задачи. Теперь стал более реалистичным вопрос: когда ИИ начнет выдавать математические результаты со скоростью, намного превышающей скорость человеческих исследовательских групп, как люди-математики должны проверять, понимать, проверять и использовать эти результаты.
И эти изменения, возможно, только начались.
Комментарии