Недавний прогресс в области искусственного интеллекта начинает затрагивать самые сокровенные святыни человеческого разума – передовые рубежи математики. История, о которой хочется рассказать, символизирует, возможно, начало новой эры в этой древней науке.
В центре внимания – впечатляющий эксперимент. Группа выдающихся математиков, включая такого титана, как Теренс Тао, объединила усилия. Их области знаний столь обширны и специализированы, что даже величайшие умы владеют лишь крошечной частью математического ландшафта. Вместе они создали нечто исключительное: тест «frontier math» («передовая математика»). Это собрание сложнейших, нетривиальных задач, решенных, но представляющих собой вызов даже для самих их создателей – квинтэссенция современной математической мысли.
И вот здесь вступает ИИ. За последние полгода технологии искусственного интеллекта продемонстрировали ошеломляющий скачок в решении задач этого высочайшего уровня: от скромных 2% до впечатляющих 25%. Этот прогресс не просто количественный; он заставляет задуматься о фундаментальных вопросах. Еще Декарт искал универсальный метод решения любых задач. Современный ИИ, кажется, приближается к созданию подобия такого универсального «движка» математического рассуждения. Механизм обучения – через бесконечные циклы проб, ошибок, поощрений за верные шаги и коррекции неверных – позволяет ИИ с невероятной скоростью осваивать и перемалывать сложнейшие проблемы. Суть в том, что математика, в отличие от многих других областей, часто предоставляет четкий критерий истины – правильный ответ. Это создает идеальную среду для тренировки ИИ, который может миллиарды раз в секунду проверять гипотезы и корректировать свои рассуждения.
Прогнозы, основанные на такой динамике, звучат фантастично, но уже не кажутся абсолютно нереалистичными: доказательство гипотезы Римана силами ИИ в течение десятилетия? Способность ИИ проводить сложнейшие, многоступенчатые математические доказательства через 15 лет? Хотя сроки могут быть спорны, вектор развития очевиден.
Важно отметить, что роль компьютера в математике не нова. Классический пример – доказательство Теоремы о четырех красках (утверждающей, что любую карту можно раскрасить четырьмя красками так, чтобы соседние области различались цветом). Оно было получено с помощью масштабного компьютерного перебора, который был не под силу человеку из-за объема вычислений. Пусть это доказательство методом перебора отличается от традиционных элегантных рассуждений, оно стало вехой, показавшей, что машины могут генерировать новое, значимое математическое знание. Нынешние успехи ИИ в «frontier math» – не просто продолжение этой линии, а качественный скачок. Речь идет уже не о переборе, а о рассуждении, о понимании структуры сложнейших абстрактных проблем, что и делает нынешний прогресс от 2% к 25% за полгода столь революционным.
Однако, здесь кроется важное различие. Математика с ее четкими критериями истинности и правильными ответами – уникально благодатная почва для ИИ. Ожидать аналогичного прорыва в областях, где «правильный ответ» размыт или субъективен – например, в создании стихов, философских рассуждениях или историческом анализе – гораздо сложнее. Обучение ИИ в таких дисциплинах принципиально иное. Возникновение «ИИ-Канта», способного порождать глубокие философские системы, сопоставимые с человеческими, представляется пока крайне маловероятным. Алгоритму трудно заменить интуицию, культурный контекст и ту самую «невыразимость», что лежит в основе гуманитарного знания.
Таким образом, мы стоим на пороге потенциально величайшей революции в математике со времен ее зарождения. ИИ не просто ускоряет вычисления; он учится мыслить на уровне самых сложных человеческих абстракций. Путь от 2% к 25% за полгода – это не просто статистика, это яркий маяк, освещающий дорогу в будущее, где машины станут полноправными партнерами в покорении новых математических высот. Эта «передовая» математика становится не только испытательным полигоном для ИИ, но и зеркалом, отражающим удивительные новые возможности искусственного разума.
©Блог Игоря Ураева