Кембридж проводит дебаты о роли ИИ в решении самых сложных математических задач

Инструменты искусственного интеллекта в настоящее время помогают математикам в написании и проверке доказательств, что стимулирует дебаты о том, может ли искусственный интеллект действительно трансформировать математические исследования.

Искусственный интеллект может находиться на грани преобразования математики, в настоящее время помогая в написании и проверке математических доказательств. New Scientist (NS) сообщил, что на крупной конференции в Университете Кембриджа в июне собрались 100 ведущих математиков, чтобы обсудить растущую роль ИИ в формализации и верификации математической работы.

«Это немного потрясающе», — сказал Джереми Авигад из Карнеги-Меллонского университета, один из организаторов, как сообщает NS. «Раньше это было скорее чем-то экзотическим, не для всех. И вдруг я обнаруживаю, что стал популярным», — отметил он.

На конференции обсуждались два наиболее популярных инструмента — AlphaProof от DeepMind и Trinity от Morph Labs. AlphaProof привлек внимание после получения серебряной медали на Международной математической олимпиаде и с тех пор доказал часть теоремы о простых числах с использованием инструментов формальной верификации, как отметил NS.

«Я хотела продемонстрировать, как AlphaProof может быть использован в реальной жизни», — сказал Томас Хьюберт из DeepMind, как сообщает NS.

Тем временем, на недавнем мероприятии, 30 ведущих математиков тихо собрались в UC Berkeley, чтобы протестировать o4-mini от OpenAI, мощную компактную версию ChatGPT. Группа использовала зашифрованные сообщения для защиты своих данных, представляя AI системе 300 непроверенных математических задач. AI система, o4-mini, добилась удивительного успеха, решив 20% представленных задач, что превзошло производительность ее предыдущих версий.

«У меня есть коллеги, которые буквально заявили, что эти модели приближаются к математическому гению», — сказал Кен Оно, судья и математик из Университета Вирджинии. В одном случае бот просмотрел предыдущую литературу, упростил вопрос и решил его за несколько минут. «Он начинал становиться действительно нахальным […] Это пугает», — добавил Оно.

Тем временем, Trinity, созданный американской компанией Morph Labs, автоматически преобразует рукописную математику в формальный код. Недавно он помог доказать часть спорной гипотезы ABC. Кевин Баззард из Империального колледжа Лондона описал это как демонстрацию первого в своём роде. «Машина просто перевела всю вещь на Lean,» — сказал он.

Тем не менее, некоторые ученые остаются скептически настроены. Родриго Очигаме из Университета Лейдена отметил: «Они опубликовали только один, возможно, подобранный результат […] Они даже не сказали, проверяли ли они свою систему на каких-либо других теоремах», как сообщалось NS.

Другие, такие как Тимоти Гоуэрс из Кембриджа, настроены оптимистично: «В течение следующих нескольких лет произойдут изменения в том, как мы занимаемся математикой, которые будут сопоставимы по значимости с изменениями, привнесенными электронной почтой, LaTeX, arXiv и Google», — как сообщалось NS.