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 decursul ultimului an, rețelele de inteligență artificială au depășit cu succes o varietate de dificultăți care au stârnit provocări pentru matematicieni de zeci de ani. Totuși, aceste provocări nu au fost la fel de complexe și nu au fost urmărite cu aceeași atenție ca problema pe care OpenAI a soluționat-o în ultimele câteva zile. Problemele Mileniului sunt considerate printre cele mai intens studiate în acest sector.
„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.
Citește șiE.ON, cel mai mare operator european de reţele energetice, ar putea transforma fostele centrale nucleare din Germania în centre de date
Compania a comunicat că unul dintre cele mai noi modele, încă nepublicat, a necesitat doar 88 de ore pentru a rezolva ceea ce experții în matematică numesc „problema existenței și netezimii ecuațiilor Navier–Stokes”. Această problemă cuprinde o serie de ecuații folosite frecvent în prognoza meteorologică.
Problema Navier-Stokes, lipsită de o valoare practică clară, se
Cel puțin teoretic, acest fapt ar sugera că legile fizicii ar putea să se destrame în anumite condiții, de exemplu, ar deveni posibil ca apa să explodeze spontan. Totuși, matematicienii și fizicienii nu consideră că această „defecțiune” matematică ar putea produce cu adevărat un astfel de rezultat în lumea fizică.
Problema Navier‑Stokes a reprezentat una dintre cele șapte provocări numite „Probleme ale Mileniului”, alese de Institutul Clay în 2000 pentru a monitoriza evoluția matematicii în secolul XXI. Fondat de businessman american Landon T. Clay, Institutul a acordat un premiu de un milion de dolari pentru prima rezolvare validă a fiecărei probleme. Până la momentul declarației OpenAI, singura problemă din set era deja soluționată.
Terence Tao, profesor la Universitatea din California, Los Angeles, este considerat de mulți ca fiind cel mai bun matematician al generației sale. În declarația sa, el a spus:
„Aceste întrebări sunt faruri”
și a continuat:
„Sunt puncte de referință importante care atrag eforturile oamenilor de știință.”
Dr. Tao se aliniază cu mulți alți matematicieni care au alertat publicul că cele mai noi sisteme de inteligență artificială ar putea deteriora domeniul matematicii. El susține că, dacă aceste tehnologii pot rezolva cele mai dificile probleme cu o implicare redusă a matematicienilor umani, ar putea submina înțelegerea umană a acestei discipline.
„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”
– Dan Roberts, cercetător la OpenAI.
Tehnologiile de inteligență artificială pot, de asemenea, să se sprijine pe descoperiri majore efectuate anterior de matematicieni de prestigiu sau să reprodusă independent rezultatele lor. În noaptea precedenta anunțului OpenAI, Tristan Buckmaster, profesor de matematică la Universitatea din New York, a afirmat într-o postare pe rețelele sociale că a investigat o lucrare asemănătoare alături de un alt matematician angajat la principalul competitor al OpenAI, Anthropic.
Pe blogul companiei, publicat marți, OpenAI a declarat că a canalizat resursele către problema Navier‑Stokes după ce a aflat că alți matematicieni investigau teme similare. În același timp, organizația a precizat că
„nu a avut acces la niciuna dintre lucrările lor prin niciun mijloc”
.
Companii precum OpenAI dezvoltă tehnologia de inteligență artificială bazându‑se pe rețele neuronale, structuri pe care cercetătorii le numesc așa și care dobândesc abilități analizând cantități imense de date digitale. În urmă cu doi ani, aceste firme au început să îmbunătățească modelele printr-o metodă denumită învățare prin întărire. Astfel, sistemele de inteligență artificială pot dobândi noi comportamente prin numeroase episoade de tipul trial and error.
Prin soluționarea a mii de probleme matematice, aceste sisteme pot descoperi metodele care duc la rezultate corecte și cele care nu. În laboratoarele OpenAI, cercetătorii dezvoltă mecanisme avansate de feedback ce indică sistemului când rezultatul este corect și când nu.
Învățarea prin întărire se dovedește greu de perfecționat în domenii precum scrierea creativă, filosofia și etica, unde nu se poate stabili obiectiv ce răspunsuri sunt corecte și ce răspunsuri sunt incorecte. Totuși, această metodă se potrivește excelent în matematică.
Prin acest mecanism, sistemele de IA pot dobândi abilitatea de a demonstra teoreme matematice prin intermediul unui limbaj de programare denumit Lean. Acest limbaj a fost inițial conceput ca instrument pentru matematicienii umani. Totuși, odată ce sistemele de inteligență artificială au atins o suficientă competență pentru a-și produce propriul cod de programare, ele pot utiliza Lean pentru a-și crea propriile demonstrații matematice.
OpenAI și startupul Harmonic au anunțat în ianuarie că, prin colaborare, două dintre tehnologiile lor de inteligență artificială au reușit să rezolve una dintre „problemele Erdős”. Aceste provocări, considerate spinoase și nerezolvate, au fost formulate de academicianul din secolul al XX-lea Paul Erdős.
Matematicienii au evidențiat că rezultatul obținut de algoritmii de inteligență artificială nu se distinge semnificativ de lucrările anterioare realizate fără asistență AI.
„Mi se pare ca un elev foarte inteligent care a memorat totul pentru test, dar nu are o înțelegere profundă a conceptului”,
a spus dr. Tao în interviul acordat The Times.
Pe parcursul lunilor, tehnologiile provenite din OpenAI și din alte companii au continuat să soluționeze probleme adiționale, uneori în moduri și mai remarcabile.
OpenAI a afirmat că a depășit provocarea Navier‑Stokes, recurgând la peste 10 000 de „agenți de inteligență artificială” care au operat în sinergie. Operarea unui număr atât de vast de sisteme AI a implicat probabil cheltuieli în zona milioanelor de dolari, datorită consumului colosal de energie electrică necesar pentru circuitele specializate ce susțin tehnologiile AI.
Cercetătorul Noam Brown, din cadrul OpenAI, a descris această etapă ca fiind
„unul foarte costisitor”
și a adăugat
Marți, compania a lansat un articol în care prezintă soluția sa, cu o demonstrație de tip „Lean”, care permite matematicienilor externi să vadă cum au abordat agenții problema. Totuși, pentru dr. Tao, această abordare rămâne încă un substitut slab pentru rezolvarea problemei de către oameni pe cont propriu. El a comparat OpenAI cu un ghid de drumeții ce descoperă o potecă spre 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.”
COMENTARII / 0