OpenAI a declarat marți că cea mai nouă tehnologie de inteligență artificială a sa a rezolvat una dintre „problemele mileniului”, o colecție de întrebări matematice importante fără răspuns până în prezent. Anunțul este un alt semn clar că inteligența artificială schimbă fundamental nivelurile superioare ale matematicii, care au fost mult timp considerate apogeul realizărilor umane. Schimbarea i-a entuziasmat pe unii matematicieni, în timp ce a stârnit îngrijorare în rândul altora, scrie The New York Times.
În ultimul an, sistemele de inteligență artificială au rezolvat cu succes o gamă largă de probleme care i-au chinuit pe matematicieni timp de decenii. Însă aceste probleme nu erau la fel de complexe și nici atât de atent urmărite precum cea pe care tehnologia OpenAI a rezolvat-o în ultimele câteva zile. Problemele Mileniului se numără printre cele mai intens cercetate din acest domeniu.
„Aceasta este o culme spectaculoasă a evoluției pe care am observat-o în ultimele douăsprezece luni”, a declarat Sébastien Bubeck, cercetător la OpenAI, referindu-se la noua soluție a companiei.
Compania a anunțat că unul dintre cele mai recente modele ale sale, care nu a fost încă făcut public, a avut nevoie de doar 88 de ore pentru a rezolva ceea ce matematicienii numesc „problema existenței și netezimii ecuațiilor Navier–Stokes”. Această problemă implică o serie de ecuații care sunt adesea utilizate pentru a prezice vremea.
Ecuațiile descriu mișcarea apei și a altor fluide. Problema Navier-Stokes, care nu are o valoare practică clară, se referă la întrebarea dacă aceste ecuații se destramă complet în anumite situații. Demonstrația realizată de OpenAI susține că a identificat tocmai o astfel de situație.
Acest lucru ar implica, cel puțin teoretic, că legile fizicii însele s-ar destrăma în anumite condiții: că, de exemplu, apa ar putea fi făcută să explodeze spontan. Însă matematicienii și fizicienii nu cred că această „defecțiune” matematică ar putea duce cu adevărat la un astfel de rezultat în lumea fizică.
Problema Navier-Stokes a fost una dintre cele șapte „Probleme ale Mileniului” selectate de Institutul de Matematică Clay în anul 2000, ca modalitate de a urmări progresul matematicii în noul mileniu. Institutul, fondat de un om de afaceri american pe nume Landon T. Clay, a oferit un milion de dolari pentru prima soluție corectă la fiecare problemă. Înainte de anunțul OpenAI, doar una dintre probleme fusese rezolvată.
„Aceste întrebări sunt faruri”, a spus Terence Tao, profesor la Universitatea din California, Los Angeles, considerat de mulți drept cel mai bun matematician al generației sale. „Sunt puncte de referință importante care atrag eforturile oamenilor de știință.”
Dr. Tao se numără printre numeroșii matematicieni care au avertizat public că cele mai recente sisteme de inteligență artificială ar putea ajunge să dăuneze domeniului matematicii. Dacă tehnologiile de inteligență artificială pot rezolva cele mai dificile probleme cu o contribuție minimă din partea matematicienilor umani, spune el, acestea ar putea slăbi înțelegerea umană a domeniului.
„Efortul necesar pentru a rezolva problemele este adesea foarte instructiv. Te învață ceva. Este ca și cum ai merge la sală cu obiectivul de a ridica o greutate de o sută de ori”, a explicat el. „Acum, IA poate rezolva probleme fără a obține cu adevărat vreo valoare din ele. Este ca și cum ai avea mașini care pot ridica greutăți în locul tău la sală.”
Însă, așa cum subliniază el și alții, matematicienii oferă în continuare o mână de ajutor pe măsură ce sistemele de IA abordează aceste probleme. OpenAI a declarat că a mobilizat echipe numeroase de „agenți IA” pentru a rezolva problema Navier-Stokes și că cercetătorii săi au transmis idei cheie între aceste echipe.
„Rolul nostru a fost ca al unui bondar care asigură polenizarea încrucișată între diferite grupuri și transmite diverse fragmente de informație”, a spus Dan Roberts, cercetător la OpenAI.
Sistemele de IA pot, de asemenea, să se bazeze pe descoperiri cheie realizate anterior de matematicieni de renume sau să le reproducă independent munca. În noaptea dinaintea anunțului făcut de OpenAI, Tristan Buckmaster, profesor de matematică la Universitatea din New York, a declarat într-o postare pe rețelele sociale că explorase o cercetare similară împreună cu un alt matematician care lucrează pentru principalul rival al OpenAI, Anthropic.
Într-o postare pe blog publicată marți, OpenAI a recunoscut că și-a concentrat resursele asupra problemei Navier-Stokes după ce a aflat că alți matematicieni explorau cercetări similare. Compania a precizat însă că „nu a avut acces la niciuna dintre lucrările lor prin niciun mijloc”.
Companii precum OpenAI își construiesc tehnologiile de inteligență artificială folosind ceea ce oamenii de știință numesc rețele neuronale, sisteme care învață abilități prin analizarea unor cantități uriașe de date digitale. În urmă cu aproximativ doi ani, astfel de companii au început să perfecționeze aceste sisteme folosind o altă tehnică numită învățare prin întărire. Prin acest proces, sistemele de inteligență artificială pot învăța comportamente suplimentare prin numeroase episoade de tipul „trial and error” (încearcă și eșuează).
De exemplu, rezolvând mii de probleme matematice, ele pot învăța care metode duc la răspunsul corect și care nu. Cercetătorii din laboratoare precum OpenAI dezvoltă mecanisme complexe de feedback care indică sistemului când a făcut ceva corect și când a greșit.
Învățarea prin întărire este dificil de perfecționat în domenii precum scrierea creativă, filosofia și etica, unde este greu de definit în mod obiectiv care răspunsuri sunt corecte și care sunt greșite. Însă tehnica se pretează perfect matematicii.
Prin acest proces, sistemele de IA pot învăța să demonstreze teoreme matematice folosind un limbaj de programare numit Lean. Limbajul a fost conceput inițial ca un instrument pentru matematicienii umani. Dar acum că sistemele de IA sunt suficient de pricepute pentru a-și genera propriul cod de programare, și ele pot folosi Lean pentru a-și genera propriile demonstrații matematice.
În ianuarie, OpenAI și un alt start-up numită Harmonic au anunțat că, împreună, două dintre tehnologiile lor de IA au rezolvat una dintre „problemele Erdős”, o colecție de probleme spinoase nerezolvate formulate de un academician din secolul al XX-lea pe nume Paul Erdős.
Unii matematicieni au subliniat că soluția generată de sistemele de IA nu era cu mult diferită de lucrările anterioare realizate fără ajutorul IA. „Mi se pare ca un elev foarte inteligent care a memorat totul pentru test, dar nu are o înțelegere profundă a conceptului”, a declarat dr. Tao pentru The Times.
Însă, pe măsură ce lunile au trecut, tehnologiile de la OpenAI și de la alte companii au continuat să rezolve probleme suplimentare, uneori în moduri și mai impresionante.
OpenAI a declarat că a rezolvat problema Navier-Stokes folosind nu mai puțin de 10.000 de „agenți de IA” care au lucrat în mod coordonat. Rularea unui număr atât de mare de sisteme de IA a costat probabil milioane de dolari, ca urmare a cantităților enorme de energie electrică necesare pentru funcționarea cipurilor specializate care stau la baza tehnologiilor de IA.
Noam Brown, cercetător la OpenAI, a calificat acest proces drept „unul foarte costisitor”, înainte de a adăuga că costurile de funcționare ale tehnologiilor de IA tind să scadă pe măsură ce companii precum OpenAI își îmbunătățesc eficiența.
Marți, compania a publicat un articol în care descrie soluția sa, incluzând o demonstrație de tip „Lean”, permițând matematicienilor externi să înțeleagă modul în care agenții săi au rezolvat problema. Însă, pentru dr. Tao, aceasta rămâne totuși un substitut slab pentru rezolvarea problemei de către oameni pe cont propriu. El a comparat OpenAI cu un ghid de drumeții care găsește o potecă către o cascadă ascunsă.
„Acest lucru are o anumită valoare”, a spus el. „Dar odată ce cineva arată o potecă specifică către cascadă, oamenii pur și simplu o urmează. Nu mai petrec la fel de mult timp căutând alte poteci.”
Editor : B.E.
