TechToday

Люди завжди вважали себе найкращими. До 20 століття вважали, що людина – це вершина еволюції. Згодом з’ясувалося, що це не так і низка видів живих істот багато в чому краща. З появою комп’ютерів люди почали вважати, що людська здатність до творчості – це унікальне явище. Згодом виявилося, що штучний інтелект здатний до більшої творчості, ніж переважна частина людей на планеті. Сьогодні рубіж егоцентричності людей проходить по лінії «штучний інтелект не здатний продукувати нові ідеї». Але чи дійсно це так?

Протягом десятиліть провідні математики світу намагалися розв’язати складний набір задач, сформульованих академіком ХХ століття Полом Ердешем. Ці задачі стали своєрідним випробуванням математичної винахідливості та глибини розуміння теорії.
Цього місяця до цього процесу долучився стартап у сфері штучного інтелекту під назвою Наrmоnіс. Компанія заявила, що її система штучного інтелекту Аrіstоtlе змогла розв’язати одну з так званих «задач Ердеша» за допомогою співпраці з новітньою технологією ОреnАІ — GРТ-5.2 Рrо.
Для багатьох фахівців у галузі інформатики та математики сам факт розв’язання задачі Ердеша за допомогою штучного інтелекту став сигналом того, що такі системи досягли рівня, на якому здатні виконувати легітимну академічну дослідницьку роботу. Водночас низка експертів швидко звернула увагу на те, що отримане рішення не надто відрізняється від підходів, які раніше застосовувалися математиками-людьми.
«Мені це нагадує дуже здібного студента, який завчив увесь матеріал до іспиту, але не має глибокого розуміння концепції», — зазначив Терренс Тао, професор Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі, якого багато хто вважає одним із найвидатніших математиків свого покоління. За його словами, система володіє настільки великим обсягом фонових знань, що може імітувати справжнє розуміння.
Дискусія навколо того, чого саме досягла система Наrmоnіс, знову порушила два ключові питання, які супроводжують стрімкий розвиток штучного інтелекту в технологічній індустрії. Чи справді система штучного інтелекту здійснила інтелектуальний прорив, чи лише відтворила те, що вже було створене талановитими дослідниками-людьми раніше.
Відповіді на ці питання можуть допомогти краще зрозуміти, яким чином штучний інтелект здатен трансформувати науку та інші сфери діяльності. Незалежно від того, чи генерує штучний інтелект принципово нові ідеї, і чи зможе він у майбутньому перевершити людських дослідників, він уже сьогодні стає потужним інструментом у руках досвідчених науковців.
Такі системи здатні аналізувати й зберігати обсяги інформації, що значно перевищують можливості людського мозку, а також віднаходити дані, з якими фахівці раніше не стикалися або давно про них забули.
Доктор Дер’я Унутмаз, професор дослідницького центру Jасksоn Lаbоrаtоry, який спеціалізується на біомедичних дослідженнях, зазначив, що сучасні системи штучного інтелекту вже дійшли до рівня, на якому вони можуть пропонувати гіпотези або експерименти, які він і його колеги раніше не розглядали.
«Це не відкриття. Це пропозиція. Але вона допомагає звузити фокус», — пояснив доктор Унутмаз, чия наукова робота зосереджена на дослідженні раку та хронічних захворювань. За його словами, це дозволяє провести п’ять експериментів замість п’ятдесяти, що має значний прискорювальний ефект для науки.
Інтерес до математичних можливостей GРТ-5 посилився ще в жовтні, коли віцепрезидент ОреnАІ з наукових питань Кевін Вейл повідомив у соціальних мережах, що система компанії змогла дати відповіді на кілька складних задач Ердеша.
Задачі Ердеша були створені як спосіб вимірювання математичної кмітливості. Вони являють собою складні гіпотези або запитання, які перевіряють межі сучасної математики, а мета полягає в доведенні їх істинності або хибності.
Деякі з цих задач є надзвичайно складними, інші — відносно простішими. Одна з найбільш відомих формулюється так: якщо ціле число n є більшим або дорівнює 2, чи можна виразити 4/n як суму трьох додатних дробів. Інакше кажучи, чи існує розв’язок рівняння 4/n = 1/х 1/y 1/z.
Ця задача досі залишається нерозв’язаною. Водночас Кевін Вейл заявляв у соціальних мережах, що GРТ-5 нібито розв’язав багато інших задач цього типу. «GРТ-5 щойно знайшов розв’язки для 10 раніше нерозв’язаних задач Ердеша і досяг прогресу ще в 11», — написав він, зазначивши, що ці задачі залишалися відкритими протягом десятиліть.
Однак математики та дослідники штучного інтелекту швидко звернули увагу на те, що система фактично відшукала вже існуючі розв’язки, приховані в багаторічних наукових статтях і підручниках. Після цього представник ОреnАІ видалив свій допис. Попри перебільшення початкового ентузіазму, технологія все ж продемонструвала свою практичну цінність.
«Те, що вона змогла зробити, було несподіваним і корисним», — зазначив Томас Блум, математик з Манчестерського університету, який веде сайт, присвячений задачам Ердеша. Він додав, що одна з робіт, знайдених системою, була написана німецькою мовою, і без допомоги штучного інтелекту він навряд чи зміг би її знайти самостійно.
Значний прогрес штучного інтелекту з часу появи СhаtGРТ наприкінці 2022 року пояснюється розвитком нейронних мереж — систем, здатних виявляти закономірності в текстах, звуках і зображеннях та навчатися самостійно генерувати подібні матеріали, включно з науковими роботами, програмним кодом, голосами та схемами.
Близько півтора року тому такі компанії, як ОреnАІ та Gооglе, почали активно вдосконалювати свої системи за допомогою методу підкріплювального навчання, за якого штучний інтелект навчається шляхом численних спроб і помилок.
У результаті сучасні системи навчилися виконувати складні міркування в таких сферах, як математика, природничі науки та програмування. Хоча GРТ-5 не мислить так само, як людина, він здатен витрачати значний час на розв’язання задач, іноді працюючи над ними протягом кількох годин.
Після публікацій у соціальних мережах дослідники продовжили перевіряти GРТ-5 та інші системи штучного інтелекту на задачах Ердеша. Британські математики Кевін Баррето та Ліам Прайс цього місяця скористалися GРТ-5 для розв’язання раніше відкритої задачі, а потім використали систему Аrіstоtlе від Наrmоnіс для перевірки правильності результату. На відміну від GРТ-5, Аrіstоtlе застосовує спеціалізовану мову програмування для формального доведення істинності або хибності розв’язку.
Роль самих математиків була обмеженою, але важливою. Вони коригували напрям роботи системи, коли її доведення не відповідало поставленій меті. Водночас, як і багато інших експертів, вони вважають, що штучний інтелект уже продемонстрував здатність виконувати академічні дослідження.
«Це не надто високорівнева наукова робота, але сам факт, що штучний інтелект здатен виконувати дослідження будь-якого рівня, є вражаючим», — зазначив Томас Блум. За його словами, якби аналогічне рішення запропонував аспірант, він би порадив подати його до наукового журналу.
Разом із тим не всі експерти поділяють цей оптимізм. Терренс Тао зауважив, що отримане рішення ґрунтується на широко відомих методах, а саму суть задачі спільнота змогла чітко сформулювати лише протягом останнього місяця, що частково пояснює її тривалу відсутність у літературі.
Попри загальне враження, науковці сходяться на думці, що штучний інтелект уже став потужним і швидко вдосконалюваним інструментом для досліджень. Питання про те, чи здатен він генерувати ідеї, недоступні людині, наразі вважається другорядним.
За словами доктора Унутмаза, використовуючи штучний інтелект у дослідженнях хронічних захворювань, він часто відчуває себе так, ніби співпрацює з досвідченим колегою. Водночас він підкреслює, що без участі людини така система не здатна працювати ефективно. Потрібен фахівець, який уміє формулювати запити, пояснювати контекст і відокремлювати справді цінну інформацію від решти результатів.
«Людський дослідник залишається потрібним, а подекуди навіть більш потрібним, ніж раніше», — зазначив він, наголошуючи на важливості глибокої експертизи для правильного розуміння того, що саме робить штучний інтелект.
За матеріалами: Nеw Yоrk Тіmеs
Тhе роst Чи може штучний інтелект генерувати нові ідеї? арреаrеd fіrst оn .