** الدليل: ** على الرغم من أن الكثير من الناس لا يريدون الاعتراف بذلك ، فمن المحتمل جدًا أن يتفوق الذكاء الاصطناعي على علماء الرياضيات البشريين في غضون عشر سنوات.
منذ بضعة أيام ، انفجرت ورقة بحثية أعدها باحثو معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا باستخدام ChatGPT لإثبات النظريات الرياضية وجذبت اهتمامًا كبيرًا في دائرة الرياضيات.
أرسلها Jim Fan ، كبير علماء Nvidia ، بحماس ، قائلاً إن مساعد الطيار في الرياضيات بالذكاء الاصطناعي قد وصل ، والشخص التالي الذي يكتشف نظريات جديدة سيكون عالم رياضيات ذكاء اصطناعي آلي بالكامل!
نشرت صحيفة نيويورك تايمز أيضًا مقالًا مؤخرًا ، جاء فيه أن علماء الرياضيات جاهزون ، وأن الذكاء الاصطناعي سوف يلحق أو حتى يتفوق على أفضل علماء الرياضيات البشريين في غضون عشر سنوات.
وأعاد Tao Zhexuan نفسه نشر هذه المقالة.
شاركت سيوبهان روبرتس في ورشة عمل IPAM لهذا العام التي عقدتها شركة Machine Assisted Proofs ، ثم كتبت هذا المقال عن الذكاء الاصطناعي والرياضيات بناءً على تجربتها الخاصة ومقابلاتها
** الذكاء الاصطناعي قادم أيضًا لتخريب عالم الرياضيات! **
اليوم ، يتعين على علماء الرياضيات مواجهة أحدث قوة ثورية - الذكاء الاصطناعي.
في عام 2019 ، توقع عالم الكمبيوتر كريستيان زيجيدي ، وهو موظف سابق في Google يعمل الآن في شركة ناشئة في Bay Area ، أن أنظمة الكمبيوتر ستطابق أو تتجاوز قدرات حل المشكلات لدى أفضل علماء الرياضيات البشريين في غضون عقد من الزمن. في العام الماضي ، راجع التاريخ المستهدف حتى عام 2026.
جيريمي أفيغاد ، المنطق بجامعة كارنيجي ميلون (باللون الأزرق) مع الطلاب في المدرسة الصيفية للرياضيات الرسمية
أكشاي فينكاتيش ، الحائز على ميدالية فيلدز لعام 2018 وعالم الرياضيات في معهد الدراسات المتقدمة في برينستون ، غير مهتم حاليًا باستخدام الذكاء الاصطناعي ، لكنه حريص جدًا على مناقشة الموضوعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
في مقابلة العام الماضي ، قال فينكاتيش ، "أريد أن يدرك طلابي أن هذا المجال سيتغير كثيرًا."
ومؤخراً ، كان موقفه هو: "ليس لدي أي اعتراض على الاستخدام المتعمد ، وحتى المتعمد للذكاء الاصطناعي لمساعدة البشر على الفهم. لكنني أعتقد اعتقادًا راسخًا أننا بحاجة إلى توخي الحذر والحذر بشأن الطريقة التي نستخدمها بها."
في فبراير من هذا العام ، عقد معهد الرياضيات النظرية والتطبيقية بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس ورشة عمل حول "البراهين بمساعدة الآلة".
المنظم الرئيسي للندوة هو Tao Terence ، عالم رياضيات فاز بميدالية Fields في عام 2006 ويعمل في UCLA.
وأشار إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة البراهين الرياضية هو في الواقع ظاهرة جديرة بالاهتمام.
في السنوات الأخيرة فقط بدأ علماء الرياضيات في القلق بشأن التهديد المحتمل للذكاء الاصطناعي ، سواء كان ذلك تدمير الجماليات الرياضية بواسطة الذكاء الاصطناعي أو التهديد لعلماء الرياضيات أنفسهم.
ويضع أعضاء المجتمع البارزون هذه القضايا على الطاولة ويبدأون في استكشاف كيفية "كسر المحرمات".
منظمو المدرسة الصيفية من اليسار إلى اليمين: أفيغاد وباتريك ماسوت وهيذر ماكبث
** من بدايات الهندسة الإقليدية إلى كود الكمبيوتر **
منذ آلاف السنين ، تكيف علماء الرياضيات مع أحدث التطورات في المنطق والاستدلال. لكن هل هم مستعدون للذكاء الاصطناعي؟
صورة لعالم الرياضيات اليوناني من القرن السابع عشر إقليدس في متحف جيتي في لوس أنجلوس: يرتدي الخرق ويحمل أطروحته في الهندسة ، العناصر
لأكثر من 2000 عام ، كان نص إقليدس نموذجًا للحجج الرياضية والاستدلال.
يقول جيريمي أفيغاد ، المنطق بجامعة كارنيجي ميلون ، إن إقليدس بدأ "بتعريف" شبه شعري يبني عليه الرياضيات في عصره - باستخدام المفاهيم الأساسية والتعريفات والنظريات السابقة ، كل منها متتالية. جميع الخطوات "تتبع بوضوح" الخطوات السابقة ، في مثل هذه الطريقة لإثبات الأشياء.
اشتكى البعض من أن بعض خطوات إقليدس "الواضحة" لم تكن واضحة ، لكن الدكتور أفيغاد قال إن النظام نجح.
ولكن بعد القرن العشرين ، لم يعد علماء الرياضيات راغبين في بناء الرياضيات على هذا الأساس الهندسي البديهي.
بدلاً من ذلك ، طوروا أنظمة رسمية ذات تمثيلات رمزية دقيقة وقواعد ميكانيكية.
في نهاية المطاف ، في ظل هذا النظام ، يمكن ترجمة الرياضيات إلى كود كمبيوتر.
في عام 1976 ، أصبحت نظرية الألوان الأربعة أول نظرية رئيسية يتم إثباتها بمساعدة حسابات القوة الغاشمة.
نظرية الألوان الأربعة: أربعة ألوان كافية لملء الخريطة بحيث لا توجد منطقتان متجاورتان لهما نفس اللون
** الشكوى من الذكاء الاصطناعي: آسف ، لا أستطيع فهم نظريتك **
هناك أداة رياضية تسمى Proof Assistant ، أو Interactive Theorem Prover.
خطوة بخطوة ، يحول علماء الرياضيات البراهين إلى تعليمات برمجية ، ثم يستخدمون البرامج للتحقق من صحة التعليل.
يتم تجميع عملية التحقق في مكتبة مرجعية ديناميكية للمواصفات ، وهي متاحة للآخرين.
قال الدكتور أفيغاد ، مدير مركز هوسكينسون للرياضيات الرسمية ، إن هذا النوع من التشكيل وضع الأساس لرياضيات اليوم ، تمامًا كما حاول إقليدس تحويل رموز الرياضيات في تلك الحقبة ، وبالتالي تزويدها بالأساس.
في الآونة الأخيرة ، جذب Lean ، وهو نظام مساعد إثبات مفتوح المصدر ، الكثير من الاهتمام مرة أخرى.
تم تطوير اللين بواسطة عالم الكمبيوتر الحالي في أمازون ليوناردو دي مورا أثناء وجوده في Microsoft.
يستخدم Lean الاستدلال الآلي ، المدعوم من المدرسة القديمة AI GOFAI ، وهو ذكاء اصطناعي رمزي مستوحى من المنطق.
حتى الآن ، تحقق اللين من نظرية مثيرة للاهتمام تعمل على تحويل الكرة من الداخل إلى الخارج ، بالإضافة إلى النظرية الرئيسية التي توحد المخططات عبر المجال الرياضي.
ومع ذلك ، فإن مساعد الإثبات لديه أيضًا أوجه قصور: غالبًا ما يشتكي من عدم فهمه للتعريفات أو البديهيات أو خطوات التفكير التي أدخلها عالم الرياضيات ، لذلك يُطلق عليه أيضًا "دليل الشكوى".
من شأن هذه الشكاوى أن تجعل البحث مرهقًا ، لكن نوع الوظيفة التي توفر التغذية الراجعة سطراً بسطر من شأنه أن يجعل النظام مفيدًا أيضًا للتدريس ، كما تقول هيذر ماكبث ، عالمة الرياضيات في جامعة فوردهام.
في ربيع هذا العام ، صممت الدكتورة ماكبث دورة "ثنائية اللغة" ، حيث ترجمت كل مشكلة على السبورة إلى كود Lean في ملاحظات المحاضرة ، ويحتاج الطلاب إلى تقديم حلول بلغة Lean واللغة الطبيعية.
قال الدكتور ماكبث: "لقد منحهم ذلك الثقة" ، لأنهم سيتلقون ردود فعل فورية حول وقت اكتمال الإثبات وما إذا كانت كل خطوة على الطريق صحيحة أم خاطئة.
وبعد حضور ورشة عمل ، جربتها عالمة الرياضيات إميلي رييل من جامعة جونز هوبكنز.
تستخدم إميلي رييل ، عالمة الرياضيات في جامعة جونز هوبكنز ، مساعد إثبات تجريبي
استخدمت برهان مساعد إثبات لإثبات النظريات في مقالاتها المنشورة سابقًا.
بعد استخدامه ، صدمت. "لقد فهمت الآن عملية الإثبات بشكل أعمق بكثير مما فعلت في أي وقت مضى. تفكيري واضح للغاية لدرجة أنني أستطيع أن أشرحها لأغبى جهاز كمبيوتر."
مشروع جماعي شارك فيه الطلاب خلال المدرسة الصيفية لتشكيل الرياضيات
** التفكير العنيف - هذا ليس "رياضيًا" **
هناك أداة أخرى يستخدمها علماء الكمبيوتر غالبًا لحل بعض المشكلات الرياضية تسمى "التفكير العنيف" ، لكن مجتمع الرياضيات غالبًا ما يسخر من هذه الطريقة.
ومع ذلك ، لا يبدو أن علماء الذكاء الاصطناعي يهتمون كثيرًا بأفكار علماء الرياضيات ، ويواصلون استخدام أساليبهم المألوفة لالتقاط "المرتفعات" في الرياضيات.
استخدم هيول ، عالِم الكمبيوتر في جامعة كارنيجي ميلون ، ملف "SAT solver" 200T لحل "مشكلة فيثاغورس المنطقية الثلاثية" في عام 2016.
وقالت مجلة "نيتشر" في مقالها: إن إثبات 200T هو أكبر عملية إثبات في التاريخ ، هل من الرياضيات حقًا استخدام هذه الأدوات لحل المشكلات؟
لكن في رأي عالم الكمبيوتر هيول ، مؤلف الورقة البحثية حول حل المشكلة بنفسه ، "هذا النهج ضروري لحل المشكلات التي تتجاوز نطاق القدرات البشرية".
وبالمثل ، بعد هزيمة البشر في لعبة الشطرنج (AlphaZero) ، صمم DeepMind خوارزميات التعلم الآلي لحل طي البروتين (AlphaFold).
نشرت DeepMind ورقة بحثية تفيد بأن الطريقة التي حققوا بها هذه النتائج كانت باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه الحدس البشري للنهوض بالرياضيات.
قال Yuhuai Wu ، عالم الكمبيوتر السابق في Google والذي بدأ الآن نشاطًا تجاريًا في منطقة Bay ، إن اتجاه عمله هو استخدام التعلم الآلي لحل المشكلات الرياضية.
مشروعه الحالي ، Minerva ، هو نموذج لغوي كبير مضبوط بدقة لحل النماذج الرياضية.
ويأمل أن يتطور المشروع في المستقبل إلى "عالم رياضيات آلي" يمكنه "حل مسائل الرياضيات بشكل مستقل" كمساعد بحث عام.
** الرياضيات اختبار أساسي **
من ناحية أخرى ، أثار العديد من علماء الرياضيات الذين كانوا على اتصال متعمق بتقنية الذكاء الاصطناعي مخاوف من أن الذكاء الاصطناعي لا يؤخذ على محمل الجد في البحوث الرياضية.
وهم يعتقدون أن تقنية الذكاء الاصطناعي يمكنها في كثير من الأحيان مساعدة علماء الرياضيات "بشكل مباشر" على "العثور" على الإجابات التي يريدونها.
على الرغم من أن علماء الرياضيات أو خبراء الذكاء الاصطناعي ليس لديهم أي فكرة عن كيفية توصل الذكاء الاصطناعي إلى هذه الإجابة.
شارك جوردي ويليامسون ، عالم الرياضيات الذي عمل مع DeepMind ، ذات مرة تجربة العمل مع DeepMind.
في سياق تعاونه مع DeepMind ، يمكن لشبكة عصبية اكتشفها DeepMind أن تتنبأ بقيمة البيانات التي يعتقد أنها مهمة للغاية ، وهي دقيقة للغاية.
إنه يحاول جاهدًا فهم كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بذلك ، لأن ذلك قد يكون أساسًا لنظرية.
لكنه ما زال غير قادر على فهم منطق الذكاء الاصطناعي في النهاية ، ولم يتمكن الأشخاص في DeepMind من فعل ذلك أيضًا.
مثل إقليدس ، تجد الشبكات العصبية الحقيقة بطريقة ما ، لكن الأسباب المنطقية يصعب فهمها.
من ناحية أخرى ، فإن الاستدلال ، من وجهة نظر عالم الرياضيات ، هو جوهر الرياضيات ولكنه جزء مفقود من اللغز في التعلم الآلي.
في عالم التكنولوجيا ، سيكون عالم التكنولوجيا راضيًا تمامًا إذا كان هناك صندوق أسود من شأنه أن يوفر حلاً لمشكلة ما في معظم الأوقات.
الذكاء الاصطناعي هو مثل هذا الصندوق الأسود.
لكن علماء الرياضيات غير راضين عن هذا الموقف.
وفقًا لعالم الرياضيات ، فإن محاولة فهم كيفية عمل الشبكات العصبية تثير أسئلة رياضية رائعة.
وسيتيح حل هذه المشكلات لعلماء الرياضيات "تقديم مساهمات ذات مغزى للعالم".
** إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على إثبات النظريات الرياضية **
ماذا سنفعل إذا كان العالم مغمورًا بفرضيات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
أرسل مستخدمو الإنترنت تعذيبًا روحيًا إلى هذا ، ولدي شكوك حول اقتراح نظام الذكاء الاصطناعي افتراضات / صيغ جديدة ، لأن DeepMind قد فعل ذلك بالفعل في نظرية العقدة.
أتساءل كيف سيستجيب المجتمع لفيضان الافتراضات الجديدة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. التحقق من الحجة المنطقية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي شيء واحد ؛ وهو شيء آخر أن تطغى عليه الملايين من اقتراحات "أوه ، قد يكون هذا صحيحًا". لا أعتقد أن أنظمة المراجعة والنشر الحالية لدينا جاهزة لذلك.
كيف يؤثر ذلك على ثقة الناس في الرياضيات؟
لقد قيل إن الآلات لن تكون قادرة على إجراء الرياضيات في أي وقت قريب ، ولكن يمكن رؤيتها وهي تغير طريقة إجراء البحث بنفس الطريقة التي غيرت بها نماذج التعلم الآلي والقوة الحسابية مجال علم الأحياء.
قال بعض مستخدمي الإنترنت إنه منذ برنامج AlphaDev ، كنت أفكر في هذه المشكلة ، لكن البرنامج نفسه يمكنه بناء خوارزميات الفرز ، ويمكنه أيضًا استخدام مدققات الإثبات التلقائي لإثبات النظريات الرياضية. السؤال الحقيقي هو ما إذا كان يمكن استخدامها لإثبات شيء مهم ، وليس مجرد اكتشاف تافه.
ومع ذلك ، لا يزال بعض مستخدمي الإنترنت متشككين بشأن ما إذا كانت الأدوات الشبيهة بـ GPT يمكنها حقًا اكتشاف حقائق قيمة.
أشار بعض مستخدمي الإنترنت أيضًا إلى أنه قد يكون هناك اختلاف بين البشر والذكاء الاصطناعي في فهم الرياضيات والاهتمام بها ، حيث يثبت الذكاء الاصطناعي ما هو صحيح ، بينما يركز البشر دائمًا على سبب صحتها.
مراجع:
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تيرينس تاو يحب ذلك! يثبت ChatGPT تلقائيًا تقدمًا كبيرًا ، وسيهيمن الذكاء الاصطناعي على عالم الرياضيات في غضون 10 سنوات
** المصدر: ** Xinzhiyuan
** الدليل: ** على الرغم من أن الكثير من الناس لا يريدون الاعتراف بذلك ، فمن المحتمل جدًا أن يتفوق الذكاء الاصطناعي على علماء الرياضيات البشريين في غضون عشر سنوات.
منذ بضعة أيام ، انفجرت ورقة بحثية أعدها باحثو معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا باستخدام ChatGPT لإثبات النظريات الرياضية وجذبت اهتمامًا كبيرًا في دائرة الرياضيات.
نشرت صحيفة نيويورك تايمز أيضًا مقالًا مؤخرًا ، جاء فيه أن علماء الرياضيات جاهزون ، وأن الذكاء الاصطناعي سوف يلحق أو حتى يتفوق على أفضل علماء الرياضيات البشريين في غضون عشر سنوات.
** الذكاء الاصطناعي قادم أيضًا لتخريب عالم الرياضيات! **
اليوم ، يتعين على علماء الرياضيات مواجهة أحدث قوة ثورية - الذكاء الاصطناعي.
في عام 2019 ، توقع عالم الكمبيوتر كريستيان زيجيدي ، وهو موظف سابق في Google يعمل الآن في شركة ناشئة في Bay Area ، أن أنظمة الكمبيوتر ستطابق أو تتجاوز قدرات حل المشكلات لدى أفضل علماء الرياضيات البشريين في غضون عقد من الزمن. في العام الماضي ، راجع التاريخ المستهدف حتى عام 2026.
أكشاي فينكاتيش ، الحائز على ميدالية فيلدز لعام 2018 وعالم الرياضيات في معهد الدراسات المتقدمة في برينستون ، غير مهتم حاليًا باستخدام الذكاء الاصطناعي ، لكنه حريص جدًا على مناقشة الموضوعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
في مقابلة العام الماضي ، قال فينكاتيش ، "أريد أن يدرك طلابي أن هذا المجال سيتغير كثيرًا."
ومؤخراً ، كان موقفه هو: "ليس لدي أي اعتراض على الاستخدام المتعمد ، وحتى المتعمد للذكاء الاصطناعي لمساعدة البشر على الفهم. لكنني أعتقد اعتقادًا راسخًا أننا بحاجة إلى توخي الحذر والحذر بشأن الطريقة التي نستخدمها بها."
في فبراير من هذا العام ، عقد معهد الرياضيات النظرية والتطبيقية بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس ورشة عمل حول "البراهين بمساعدة الآلة".
وأشار إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة البراهين الرياضية هو في الواقع ظاهرة جديرة بالاهتمام.
في السنوات الأخيرة فقط بدأ علماء الرياضيات في القلق بشأن التهديد المحتمل للذكاء الاصطناعي ، سواء كان ذلك تدمير الجماليات الرياضية بواسطة الذكاء الاصطناعي أو التهديد لعلماء الرياضيات أنفسهم.
ويضع أعضاء المجتمع البارزون هذه القضايا على الطاولة ويبدأون في استكشاف كيفية "كسر المحرمات".
** من بدايات الهندسة الإقليدية إلى كود الكمبيوتر **
منذ آلاف السنين ، تكيف علماء الرياضيات مع أحدث التطورات في المنطق والاستدلال. لكن هل هم مستعدون للذكاء الاصطناعي؟
لأكثر من 2000 عام ، كان نص إقليدس نموذجًا للحجج الرياضية والاستدلال.
يقول جيريمي أفيغاد ، المنطق بجامعة كارنيجي ميلون ، إن إقليدس بدأ "بتعريف" شبه شعري يبني عليه الرياضيات في عصره - باستخدام المفاهيم الأساسية والتعريفات والنظريات السابقة ، كل منها متتالية. جميع الخطوات "تتبع بوضوح" الخطوات السابقة ، في مثل هذه الطريقة لإثبات الأشياء.
ولكن بعد القرن العشرين ، لم يعد علماء الرياضيات راغبين في بناء الرياضيات على هذا الأساس الهندسي البديهي.
بدلاً من ذلك ، طوروا أنظمة رسمية ذات تمثيلات رمزية دقيقة وقواعد ميكانيكية.
** الشكوى من الذكاء الاصطناعي: آسف ، لا أستطيع فهم نظريتك **
هناك أداة رياضية تسمى Proof Assistant ، أو Interactive Theorem Prover.
خطوة بخطوة ، يحول علماء الرياضيات البراهين إلى تعليمات برمجية ، ثم يستخدمون البرامج للتحقق من صحة التعليل.
يتم تجميع عملية التحقق في مكتبة مرجعية ديناميكية للمواصفات ، وهي متاحة للآخرين.
في الآونة الأخيرة ، جذب Lean ، وهو نظام مساعد إثبات مفتوح المصدر ، الكثير من الاهتمام مرة أخرى.
يستخدم Lean الاستدلال الآلي ، المدعوم من المدرسة القديمة AI GOFAI ، وهو ذكاء اصطناعي رمزي مستوحى من المنطق.
وبعد حضور ورشة عمل ، جربتها عالمة الرياضيات إميلي رييل من جامعة جونز هوبكنز.
استخدمت برهان مساعد إثبات لإثبات النظريات في مقالاتها المنشورة سابقًا.
بعد استخدامه ، صدمت. "لقد فهمت الآن عملية الإثبات بشكل أعمق بكثير مما فعلت في أي وقت مضى. تفكيري واضح للغاية لدرجة أنني أستطيع أن أشرحها لأغبى جهاز كمبيوتر."
** التفكير العنيف - هذا ليس "رياضيًا" **
هناك أداة أخرى يستخدمها علماء الكمبيوتر غالبًا لحل بعض المشكلات الرياضية تسمى "التفكير العنيف" ، لكن مجتمع الرياضيات غالبًا ما يسخر من هذه الطريقة.
استخدم هيول ، عالِم الكمبيوتر في جامعة كارنيجي ميلون ، ملف "SAT solver" 200T لحل "مشكلة فيثاغورس المنطقية الثلاثية" في عام 2016.
نشرت DeepMind ورقة بحثية تفيد بأن الطريقة التي حققوا بها هذه النتائج كانت باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوجيه الحدس البشري للنهوض بالرياضيات.
ويأمل أن يتطور المشروع في المستقبل إلى "عالم رياضيات آلي" يمكنه "حل مسائل الرياضيات بشكل مستقل" كمساعد بحث عام.
** الرياضيات اختبار أساسي **
من ناحية أخرى ، أثار العديد من علماء الرياضيات الذين كانوا على اتصال متعمق بتقنية الذكاء الاصطناعي مخاوف من أن الذكاء الاصطناعي لا يؤخذ على محمل الجد في البحوث الرياضية.
وهم يعتقدون أن تقنية الذكاء الاصطناعي يمكنها في كثير من الأحيان مساعدة علماء الرياضيات "بشكل مباشر" على "العثور" على الإجابات التي يريدونها.
على الرغم من أن علماء الرياضيات أو خبراء الذكاء الاصطناعي ليس لديهم أي فكرة عن كيفية توصل الذكاء الاصطناعي إلى هذه الإجابة.
في سياق تعاونه مع DeepMind ، يمكن لشبكة عصبية اكتشفها DeepMind أن تتنبأ بقيمة البيانات التي يعتقد أنها مهمة للغاية ، وهي دقيقة للغاية.
لكنه ما زال غير قادر على فهم منطق الذكاء الاصطناعي في النهاية ، ولم يتمكن الأشخاص في DeepMind من فعل ذلك أيضًا.
من ناحية أخرى ، فإن الاستدلال ، من وجهة نظر عالم الرياضيات ، هو جوهر الرياضيات ولكنه جزء مفقود من اللغز في التعلم الآلي.
في عالم التكنولوجيا ، سيكون عالم التكنولوجيا راضيًا تمامًا إذا كان هناك صندوق أسود من شأنه أن يوفر حلاً لمشكلة ما في معظم الأوقات.
الذكاء الاصطناعي هو مثل هذا الصندوق الأسود.
وفقًا لعالم الرياضيات ، فإن محاولة فهم كيفية عمل الشبكات العصبية تثير أسئلة رياضية رائعة.
وسيتيح حل هذه المشكلات لعلماء الرياضيات "تقديم مساهمات ذات مغزى للعالم".
** إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على إثبات النظريات الرياضية **
ماذا سنفعل إذا كان العالم مغمورًا بفرضيات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
أرسل مستخدمو الإنترنت تعذيبًا روحيًا إلى هذا ، ولدي شكوك حول اقتراح نظام الذكاء الاصطناعي افتراضات / صيغ جديدة ، لأن DeepMind قد فعل ذلك بالفعل في نظرية العقدة.
أتساءل كيف سيستجيب المجتمع لفيضان الافتراضات الجديدة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. التحقق من الحجة المنطقية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي شيء واحد ؛ وهو شيء آخر أن تطغى عليه الملايين من اقتراحات "أوه ، قد يكون هذا صحيحًا". لا أعتقد أن أنظمة المراجعة والنشر الحالية لدينا جاهزة لذلك.
كيف يؤثر ذلك على ثقة الناس في الرياضيات؟
مراجع: