Бразилец разработал язык Lean, используемый для проверки сложных математических доказательств
Подробнее
Super Abril
super.abril.com.br

Бразилец разработал язык Lean, используемый для проверки сложных математических доказательств

Математическое доказательство представляет собой последовательность рассуждений, ведущих к определенному выводу. Lean, язык программирования, созданный в 2013 году Леонардо де Моурой из Рио-де-Жанейро, позволяет проверять эти доказательства для выявления ошибок или неточностей.

В сентябре Lean стал предметом споров после того, как OpenAI, компания-владелец ChatGPT, объявила о решении математической задачи Навье-Стокса, одной из Семи проблем тысячелетия, решение которых оценивается в 1 миллион долларов США каждое. Научное сообщество обсуждает, действительно ли эта демонстрация затрагивает первоначальный вопрос, хотя факт логической безупречности, который гарантирует Lean, является неоспоримым.

Эта возможность казалась немыслимой ни в 2023, ни в 2013 году. Автор рассказал, что работал в Microsoft, где теоремы проверяли сотрудники для обеспечения отсутствия ошибок в программном обеспечении. Однако этот метод был в десять раз дороже, чем внутренняя разработка программы, что ограничивало его использование критически важными секторами, такими как криптография. Никто не предвидел, что призеры премии Филдса, такие как Теренс Тао, начнут использовать эту систему. В настоящее время, когда кто-то обращается к Тао с заявлением о доказательстве гипотезы, его ответ таков: «Сначала проверьте в Lean».

Многие математики не знали о существовании Lean и задаются соответствующими вопросами, например, есть ли у него недостатки или можно ли ему доверять. В конкретном случае с Навье-Стоксом, содержащим сотни тысяч строк, написанных на Lean, члены сообщества изучили доказательство с помощью собственных созданных ими верификаторов, и оно было одобрено. Таким образом, кризис доверия больше связан с этическими вопросами, такими как заявления о чрезмерном потреблении воды или краже данных со стороны ИИ-компаний. Хотя это и актуальные темы, они не должны останавливать развитие математики.

Существуют различные реакции: одни проявляют энтузиазм, другие опасаются устареть, а третьи считают, что искусственный интеллект уничтожит математику. Питер Шолце, считающийся одним из величайших ныне живущих математиков, заявил, что умрет, не используя ИИ. С другой стороны, Кевин Баззард планировал пятилетний проект по формализации Великой теоремы Ферма в Lean. В апреле он посмеялся, когда ему спросили, поможет ли ИИ; через несколько месяцев ИИ выполнил работу всего за 11 дней. Автор заключает, что многие переживают «траур», сравнивая реакцию тех, кто выполнял вычисления в уме, с появлением калькулятора, который, несмотря на первоначальное сопротивление, принес пользу человечеству. Он научился не оспаривать ИИ.

Похожие сюжеты

OpenAI опубликовала сотни сложных математических результатов, сгенерированных передовой моделью
Подробнее
olhardigital.com.br

OpenAI опубликовала сотни сложных математических результатов, сгенерированных передовой моделью

OpenAI обнародовала сотни новых математических открытий, сгенерированных внутренней передовой моделью, что представляет собой одну из самых передовых технологий, разработанных компанией. Всего организация опубликовала 722 рукописи на GitHub, объединив 372 набора результатов по задачам, которые десятилетиями ставили в тупик математиков.

Это обнародование происходит на фоне интенсивных дебатов о применении искусственного интеллекта в научных областях. Хотя компания проконсультировалась с независимым коллективом математиков для установления руководящих принципов публикации, она не приняла все предоставленные предложения.

Компиляция охватывает различные области, включая теорию чисел и алгебраическую геометрию. Среди наиболее примечательных моментов выделяется решение гипотезы Какея в четырех измерениях, а также улучшения в вычислительных алгоритмах и прогресс, связанный с так называемой «квази-гипотезой Римана».

Результаты также включают три из пяти Проблем тысячелетнего приза, которые до сих пор не имеют решения. Для достижения этих результатов модель предприняла попытки решения примерно 4 тысяч задач.

Реакция научного сообщества

Масштаб этого обнародования привлек внимание математического сообщества. Алекс Конторович, профессор Университета Ратгерса, прокомментировал в X, что если бы человек представил доказательство, касающееся «квази-гипотезы Римана», этого было бы достаточно, чтобы гарантировать ему немедленную Медаль Филдса.

Однако важно подчеркнуть, что материал все еще требует тщательной оценки экспертами. Математическая значимость и обоснованность доказательств зависят от независимо проведенного анализа.

Для структурирования публикации OpenAI обратилась за помощью к Консультативной группе по математике и искусственному интеллекту (AGMAI), состоящей из независимых экспертов. Компания утверждает, что следовала рекомендациям группы по распространению открытий, но решила не внедрять конкретную рекомендацию о приостановлении тестирования сложных математических задач в своих проприетарных моделях.

Репозиторий содержит формализации доказательств с использованием Lean, языка программирования, который позволяет проверять математические доказательства с помощью вычислений. Также были предоставлены резюме рассуждений модели, оценки потребления вычислительных ресурсов и статистика, относящаяся к протестированным задачам.

OpenAI сообщила, что публикация на GitHub включает протоколы как для рецензирования статей, так и для правильного цитирования работ. По данным самой компании, каждый результат потребовал в среднем вычислительной мощности, эквивалентной примерно трем часам использования ChatGPT Pro.

Кроме того, компания планирует финансировать семинары, конференции и программы, посвященные анализу открытий, полученных с помощью ИИ. Репозиторий будет обновляться новыми формализациями по мере их получения.

Это обнародование следует за серией дискуссий о применении ИИ для решения математических задач. Предыдущий спор, связанный с OpenAI, усилил требование большей прозрачности и возможности воспроизведения результатов.

Позиция относительно продвинутых тестов

Консультативная группа предлагала лабораториям прекратить тестирование сложных математических задач в собственных моделях. OpenAI проигнорировала это указание, отстаивая важность продолжения оценки своих передовых внутренних моделей в математике и других науках.

Более того, компания не раскрыла точных временных затрат на каждую задачу или использованные команды (промпты). Это упущение усиливает мнение математического сообщества о необходимости тщательного изучения доказательств, прежде чем присваивать им окончательное значение.

Следующий шаг лежит на исследователях, которые должны проверить доказательства, воспроизвести результаты, когда это возможно, и определить, какие из них представляют собой значительный прорыв для математики.

Популярное