Искусственный интеллект навсегда изменил математику – что теперь ждет науку

Чуть больше недели назад компания OpenAI объявила о десяти достижениях в области математики и информатики, полученных с помощью еще не выпущенной модели Astra. Результаты охватывают различные направления, в том числе геометрию, криптографию и теорию кодирования. Об этом пишет Phys.

Как искусственный интеллект меняет математику?

Эти результаты стали очередными в постоянно растущем списке математических достижений, к которым присоединились системы генеративного искусственного интеллекта. Вместе с сообщением об открытии OpenAI опубликовала заявление об"ответственности перед математическим сообществом". В нем компания признала ряд проблем, возникающих из-за использования ИИ в научной работе.

Среди них – вопрос правильного определения авторства, ответственности за достоверность результатов, полученных с помощью ИИ, а также более общая проблема того, как меняется сам процесс математического открытия.

Именно последний аспект может оказаться наиболее важным в долгосрочной перспективе. Искусственный интеллект уже демонстрирует способность не просто быстро выполнять математические операции, но и помогать находить доказательства, строить новые примеры и формулировать вопросы, которые могут стать основой для дальнейших исследований. Это ставит перед математиками вопросы, на которые пока нет однозначных ответов.

Остается ли математика сугубо человеческим делом?

Большие языковые модели, в частности ChatGPT и Claude, постепенно оказывают влияние практически на все слои математического сообщества.

Университеты пытаются определить этические правила использования таких инструментов в исследованиях и обучении. Редакции научных журналов сталкиваются с ростом количества статей, созданных с помощью ИИ, и должны решать, как проверять такие работы и насколько подробно авторы должны раскрывать информацию об использовании генеративного искусственного интеллекта.

Изменения заметны и в научных препринтах. Репозиторий arXiv в последние месяцы демонстрирует резкое увеличение количества математических работ, поступающих на платформу. В то же время новые правила начинают формировать и организации, распределяющие научное финансирование. Они разрабатывают политики относительно того, как именно генеративный ИИ можно использовать при подготовке заявок и оценке научных проектов.

Если языковая модель способна найти математическое доказательство, создать новый пример или сформулировать оригинальный вопрос, то что именно остается уникально человеческой частью математического творчества? Также возникает вопрос о самой цели математики. Заключается ли она преимущественно в создании новых теорем, или гораздо важнее формирование понимания того, почему определенные утверждения являются правильными?

И, наконец, кому принадлежит авторство открытия, если существенную часть работы выполнил искусственный интеллект?

Почему у математиков нет единой позиции?

В профессиональном математическом сообществе пока нет единого взгляда на эти проблемы. Некоторые исследователи открыто выражают тревогу по поводу будущего дисциплины. Один из математиков даже охарактеризовал стремительное развитие математики с помощью ИИ как "глубокий духовный кризис".

Другие стараются не отвергать технологию, а определить правила ее ответственного использования.

Показательным примером стала недавняя Лейденская декларация, которую подписали тысячи математиков со всего мира. Документ исходит из того, что искусственный интеллект должен дополнять человеческое математическое творчество, а не заменять его. В то же время декларация подчеркивает необходимость прозрачности, ответственности и правильного указания авторства.

То есть значительная часть научного сообщества пытается найти золотую середину между полным отказом от ИИ и безоговорочной передачей ему части исследовательской работы.

Что о будущем математики в эпоху ИИ говорит Терренс Тао?

Одним из самых известных математиков, открыто говорящих о будущем дисциплины в эпоху искусственного интеллекта, является Терренс Тао.

Две недели назад во время Международного конгресса математиков – крупнейшего и одного из самых престижных мероприятий математического сообщества – он выступил с докладом об "эпохе ИИ". Лауреат Филдсовской премии призвал математиков заранее задуматься над тем, как интегрировать системы искусственного интеллекта в научную работу.

По его мнению, ключевой вопрос заключается не в том, стоит ли позволять ИИ участвовать в математике, а в том, как использовать эти системы так, чтобы они укрепляли культуру и ценности математической науки.

Такой подход предполагает, что ИИ может стать мощным инструментом для исследователей, но не должен автоматически вытеснять человека из процесса создания знаний.

Два разных подхода к использованию ИИ

Реальные научные проекты уже демонстрируют, насколько по-разному математики относятся к новой технологии. Автор материала рассказала о двух своих совместных проектах, которые состоялись в течение последних недель.

В первом случае она вместе с коллегой Саулом Фридманом работала над "проблемой полурегулярности", касающейся высокосимметричных сетей. Эта задача на протяжении нескольких десятилетий была предметом десятков рецензируемых научных публикаций.

С самого начала Фридман настаивал на том, чтобы в ходе совместной работы не использовать искусственный интеллект. Причиной стали его опасения относительно экологического и социального воздействия этой технологии.

Поэтому вся работа над результатом велась без применения инструментов генеративного ИИ. После объявления результата двое других математиков сообщили автору, что независимо друг от друга пытались использовать большие языковые модели для решения той же самой проблемы. Обе попытки оказались неудачными.

Этот пример демонстрирует подход, при котором математик сознательно отказывается от ИИ, даже если технология потенциально могла бы помочь в работе.

Когда ИИ становится полноценным исследовательским инструментом?

Другая история имела противоположный результат. Несколько недель назад коллега автора Алуни Риццоли сообщил, что обнаружил математический объект, поисками которого автор и ее соавторы занимались более двух лет.

До этого исследователи уже задействовали значительные вычислительные ресурсы, однако Риццоли решил применить модель OpenAI в сочетании с суперкомпьютерным кластером.

Его вычисления заняли всего 43 часа. Метод, сгенерированный ChatGPT, работал в рамках так называемой "группы Монстра" и использовал значительно более сложную версию уже существующего алгоритма.

По оценке автора, ей и ее коллегам потребовались бы месяцы, чтобы самостоятельно разработать такое обобщение алгоритма.

Однако наиболее показательным стало не то, как быстро выполнялись вычисления, а то, что произошло после открытия. Риццоли не попытался присвоить себе результат и опередить исследователей, которые уже долгое время работали над этой проблемой. Напротив, он предложил им подготовить совместную научную статью на основе полученного результата.

Работа впоследствии появилась на arXiv. Этот случай показывает, что использование ИИ само по себе не обязательно разрушает традиционную культуру научного сотрудничества. Технология может стать инструментом открытий, но правила взаимодействия между самими исследователями при этом могут оставаться неизменными.

Так какое же место ИИ займет в математике?

Оба описанных примера сотрудничества привели к важным математическим результатам, но продемонстрировали совершенно разное отношение к генеративному искусственному интеллекту.

В одном случае технологию намеренно исключили из исследовательского процесса из-за этических соображений. В другом – ИИ стал фактически незаменимым исследовательским партнером, но при этом не исчезли традиционные правила научного сотрудничества. Ни один из этих подходов не помешал получить серьезный математический результат.

Именно это, вероятно, и является одной из главных особенностей нынешнего этапа развития науки. Математики пока не движутся к единой модели использования искусственного интеллекта. Наоборот, они продолжают экспериментировать и определять, какое место технология должна занимать в исследовательском процессе.

Дискуссия уже сместилась от вопроса о том, способны ли большие языковые модели вносить вклад в математические исследования. Теперь гораздо важнее становится другой вопрос – как использовать их так, чтобы не утратить фундаментальные принципы математики: сотрудничество, прозрачность, ответственность и интеллектуальную добросовестность.

Искусственный интеллект уже стал частью математической науки. Следующий этап заключается не столько в определении того, следует ли позволять ему участвовать в исследованиях, сколько в выработке правил, по которым люди и машины смогут совместно создавать новые знания.