Ameriško podjetje OpenAI trdi, da je njihov najnovejši model umetne inteligence razvozlal enega najtežjih problemov sodobne matematike. Gre za vprašanje obstoja in gladkosti Navier-Stokesovih enačb, ki opisujejo gibanje tekočin in plinov. Matematiki to uganko neuspešno rešujejo že 90 let, umetna inteligenca pa je rešitev domnevno našla v pičlih 88 urah. Pri tem je hkrati sodelovalo okoli 10.000 agentov umetne inteligence, poroča britanski The Economist.
Inštitut Clay Mathematics ta izziv uvršča med sedem "milenijskih problemov" in za pravilno rešitev vsakega ponuja milijon dolarjev nagrade. Inštitut nagrado sicer izplača šele po temeljiti recenziji in dveh letih preverjanja, podjetje OpenAI pa že zdaj sporoča, da denarja ne bo zahtevalo.
Kljub izjemnemu dosežku številni ugledni znanstveniki ne skrivajo zaskrbljenosti. Dobitnik prestižne Fieldsove medalje Hugo Duminil-Copin z Univerze v Ženevi pravi, da ga je novica šokirala in ohromila. Skupaj s še 27 dobitniki Fieldsove medalje, med katerimi sta tudi Terence Tao in Peter Scholze, je podpisal posebno izjavo. V njej opozarjajo na resno neskladje med cilji tehnoloških podjetij in samo naravo matematike. Njihovo izjavo je do zdaj podprlo že več kot 8.300 raziskovalcev z vsega sveta.
Strah pred izgubo globokega razumevanja
Znanstveniki opozarjajo, da umetna inteligenca rešitve generira prehitro in brez pravega človeškega razumevanja. Martin Hairer z inštituta EPFL v Lozani svari, da bi lahko nenadzorovana uporaba umetne inteligence dobesedno sterilizirala to znanstveno področje. Matematiki poudarjajo, da pri njihovem delu ne šteje le končni odgovor, temveč predvsem pot, ki vodi do njega. Reševanje zapletenih problemov namreč rojeva nova orodja, ki pogosto najdejo uporabno vrednost zunaj matematike. Dober primer so imaginarna števila. V 16. stoletju so jih znanstveniki označili za neuporabna, danes pa predstavljajo temelj elektrotehnike in kvantne fizike.
Strokovnjak za Navier-Stokesov problem Luis Martínez-Zoroa z madridske univerze CUNEF opozarja na pomanjkljivosti predlagane rešitve. Dokument, ki ga je ustvarila umetna inteligenca in obsega 166 strani, opisuje kot nejasen spoj delov različnih preteklih raziskav. Tudi OpenAI priznava določene težave. Podjetje je nedavno objavilo 722 matematičnih člankov, a je moralo tri že naslednji dan umakniti zaradi napake v enem od dokazov. Trenutno le 162 člankov vsebuje rezultate, ki so jih strokovnjaki formalno preverili z računalniki.
Umetna inteligenca oži znanstveno raziskovanje
Spremembe se ne omejujejo zgolj na matematiko, ampak vplivajo na celotno znanost. Študija Univerze v Chicagu, ki je analizirala več kot 41 milijonov znanstvenih člankov, kaže zanimive trende. Znanstveniki, ki uporabljajo umetno inteligenco, objavljajo več člankov in dosegajo višjo citiranost. Hkrati pa se je nabor raziskovanih tem zmanjšal za skoraj pet odstotkov, medsebojno ukvarjanje z deli drugih znanstvenikov pa je upadlo za 22 odstotkov.
Googlova anketa med ameriškimi in britanskimi znanstveniki potrjuje te ugotovitve. Skoraj polovica vprašanih priznava, da jih umetna inteligenca usmerja v varnejše projekte s hitrimi rezultati. Le 28 odstotkov jih meni, da jim tehnologija omogoča tvegana raziskovanja, čeprav prav takšna pogosto prinašajo največja odkritja. Podobne premike opažajo fiziki. Podjetje Anthropic je nedavno oznanilo, da je njihov model Claude izračunal izjemno kompleksno formulo o trku šestih delcev. Čeprav gre za poenostavljen model, raven natančnosti presega dosedanje človeške izračune.
David Tong z Univerze v Cambridgeu ugotavlja, da je uporaba jezikovnih modelov v teoretični fiziki postala samoumevna. Kljub optimizmu pa svari, da družba verjetno ni pripravljena na novosti, ki prihajajo v prihodnjih mesecih. Hector Zenil s King's Collegea v Londonu slika še bolj nenavadno prihodnost. Prepričan je, da bodo znanstveniki nekoč postali podobni arheologom, saj bodo predvsem sledili odkritjem strojev in poskušali razvozlati, kako so stroji sploh prišli do njih. Kljub vsemu matematiki za zdaj ohranjajo svoja delovna mesta. Čaka jih namreč dolgotrajno preverjanje stotin rešitev, ki jih je predlagala umetna inteligenca, stroji pa še vedno kažejo precejšnje slabosti pri resnično kreativnem razmišljanju.
