Комментарии 14
Мне не очень интересно дублировать то, что уже хорошо умеют делать люди. Это кажется неэффективным.
Вот он, Человек. Раздвигающий горизонты.
Спасибо за статью! Очень интересно было прочитать мнение компетентного человека, а не очередного маркетолога или копирайтера. И приятно было узнать, что моё понимание вопроса с этим мнением совпадает.
Уважение таким людям, понимающим язык вселенной.
Я думал можно было бы использовать соревновательное обучение для решения каждой задачи. Одна модель генерирует сотни доказательств теоремы, другая их проверяет. Модели же почти никогда не дают точный ответ, поэтому не получится их просто спросить решение.
На мой взгляд, например Риман почти 200 лет назад сделал для математики много больше чем Тао, или любой математик за последние 50 лет. А что Тао имел ввиду под фабрикой уравнений? Вообще-то существуют универсальные Диофантовы уравнения которые кодируют целые классы дискретных задач - всё это пошло из неразрешимости 10-й проблемы Гильберта.
На мой взгляд, например Риман почти 200 лет назад сделал для математики много больше чем Тао, или любой математик за последние 50 лет.
Это потому, что 200 лет назад сделать существенный вклад в математику было намного проще, чем сейчас, когда она разрослась до огромных размеров.
Да. Есть ещё переход количества в качество. Во времена Ньютона и Лейбнца тоже было огромное число хитроумных геометрических приёмов. Немалое их количество было упрощено с помощью новых методов анализа бесконечно малых. Конечно, методы анализа встречались ещё у Архимеда, но были существенно усилены через пару тысяч лет. Или аксиоматический подход, который существует со времён Евклида - как он продвинулся при Гёделе. Развитие науки фрактальное - никто не знает какой из приёмов приведёт к революции в понимании вещей.
Сейчас ИИ практически не приближается к его уровню.
Гениально
ChatGPT до сих пор не может правильно решить простейшую математическую задачу -
Простите, конечно, а что Григорий Перельман не величайший? Доказать теорему Пуанкаре и не поехать за своей премией за это доказательство - вот в чём настоящее величие
С пробными [здась нужно перевести "используя помощь ассистентов"]] ассистентами вам не нужно доверять людям, с которыми вы работаете, потому что программа дает вам 100-процентную гарантию. Тогда вы можете заниматься математикой в промышленных масштабах, чего сейчас не существует.
Довольно странное утверждение. Нейросеть не имеет давать 100% гарантию чего-либо - в отличие от жёстких (if - then) алгоритмов. Возможно, если у вас будут сотни нейросетей, параллельно решающих одну задачу и контролирующих ответы друг друга, вы сведете вероятность ошибок к каким-то допустимым величинам...
Он это не про ИИ, а про
ассистенты доказательства - это полезные компьютерные инструменты, которые проверяют, верен ли математический аргумент или нет.
Такие программы есть, например, https://coq.inria.fr/. Они детерминированные.
«Мы вступаем на неизведанную территорию математики» — Теренс Тао, математик, обладатель Филдсовской премии