Изкуственият интелект все повече завладява висшата математика

Повечето от съществуващите AI модели първоначално са били насочени към чисто хуманитарни въпроси, но постепенно създателите им започнаха да осъзнават значението на решаването на математически проблеми с тяхна помощ. На първо място, това допринася за напредъка в научните открития. На второ, това позволява постигнатите в математиката резултати да се използват като метод за демонстриране на успехите на технологията.

Важността на тази тенденция се подчертава от експеримент на студент от университета в Кеймбридж, който използва усъвършенстван AI модел на OpenAI, за да реши една от математическите задачи на Ердьош, която преди това се е смятала за нерешима.

Освен това AI моделите започнаха да се представят добре на Международната олимпиада по математика и други тематични състезания. Бившият член на управителния съвет Хелън Тонер подчертава, че AI моделите вече са преминали етапа, в който е трябвало да се научат да правят разлика между котки и кучета и са преминали към решаването на математически задачи с най-висока степен на сложност.

Лабораторията DeepMind на Google пусна специални AI модели за решаване на задачи в областта на математиката (AlphaProof) и геометрията (AlphaGeometry). Популярност придобиха и бенчмарковете на Epoch AI, които оценяват ефективността на новите AI модели при решаването на математически задачи. По-рано се смяташе, че те не са подходящи за това, тъй като разчитат на вероятностно предсказване на следващата дума в изречението и често дават халюцинации, но с преминаването към обучение с подсилване и появата на модели, способно да разсъждават, точността на резултатите се увеличи значително.

OpenAI дори нае двама изтъкнати математици – Ърнест Рю от Калифорнийския университет в Лос Анджелис и Мехтааб Савни от Колумбийския университет, за да подсили изследователския си екип и да подобри резултатите на AI моделите си при решаването на математически задачи. По принцип математиката е удобна за изследователите, защото им позволява автоматично да проверяват правилността на резултатите си. Този подход позволява да се постигне напредък и в разработването на софтуер, подпомаган от AI. Например, Anthropic залага много на своя AI асистент Claude Code, който позволява автоматично създаване на програмен код.

Във всеки случай, за да се решат наистина сложни научни и математически проблеми, съвременните AI модели трябва да се научат да работят въз основа на резултатите, получени в миналото, а да постигнат всичко това в рамките на една кратка сесия в този случай е просто невъзможно. В момента AI моделите са в състояние ефективно да обобщават информация и да комбинират данни от различни научни дисциплини. Според експертите в бъдеще това ще ускори научния прогрес. В областта на математиката AI вече се е проявил по най-добрия начин.