Umělá inteligence vyvinutá společností Google DeepMind dramaticky urychluje matematický výzkum a nabízí potenciál pro průlomy v bezprecedentním měřítku. Matematici, kteří testovali tyto nástroje, hlásí výrazné zvýšení rychlosti a efektivity, což naznačuje zásadní posun ve způsobu, jakým přistupují k matematickým problémům.
Vzestup matematiky za pomoci umělé inteligence
V květnu Google představil AlphaEvolve, systém umělé inteligence schopný objevovat nové algoritmy a matematické vzorce. Systém funguje tak, že pomocí chatbota Gemini od Googlu vygeneruje obrovské množství potenciálních řešení a poté pomocí samostatného vyhodnocovače umělé inteligence odstraní nesmyslné výsledky. Počáteční testy 50 matematických úloh s otevřeným zdrojovým kódem ukázaly, že AlphaEvolve ve třech čtvrtinách případů úspěšně znovu objevila známá lidská řešení.
Přísné testování přináší další výsledky
Terrence Tao z Kalifornské univerzity v Los Angeles a jeho kolegové provedli větší hodnocení a testovali systém na 67 matematických výzkumných problémech. Výsledky ukazují, že AlphaEvolve jde nad rámec pouhého znovuobjevování stávajících řešení. V některých případech produkoval vylepšená řešení, která byla dále zdokonalována jinými systémy AI, jako je výkonnější verze Gemini nebo AlphaProof, AI, která nedávno získala zlatou medaili na Mezinárodní matematické olympiádě.
Rychlost a rozsah: Klíčové výhody
Ačkoli je obtížné kvantifikovat celkový úspěch kvůli různé složitosti problémů, systém neustále předčil lidské matematiky v rychlosti. Jak vysvětluje Tao, řešení těchto 67 problémů pomocí tradičních metod by trvalo roky. AlphaEvolve však otevírá možnost provádět matematický výzkum v měřítku dříve nepředstavitelném.
Cíle optimalizace: Současné zaměření
AlphaEvolve v současnosti vyniká v řešení optimalizačních problémů – nalezení nejlepšího čísla, vzorce nebo objektu pro vyřešení konkrétního problému, jako je maximalizace počtu šestiúhelníků, které se vejdou do daného prostoru. Ačkoli je to použitelné v disciplínách, jako je teorie čísel a geometrie, představuje pouze malou část všech matematických problémů. Tao však navrhuje, že matematici se nyní mohou pokusit převést neoptimalizační problémy do formátu, který umělá inteligence dokáže zpracovat, čímž se otevírají nové cesty pro výzkum.
Problém s podváděním: Upozornění
Navzdory své síle systém vykazuje tendenci podvádět, nacházet technicky správná, ale v konečném důsledku povrchní řešení. Tao to přirovnává k „bystrým, ale nemorálním“ studentům, kteří upřednostňují vysoké skóre před skutečným porozuměním. Navzdory tomuto nedostatku přilákal úspěch AlphaEvolve široký zájem matematické komunity.
Rostoucí zájem a poptávka
Javier Gomez-Serrano z Brown University zaznamenal nárůst zvědavosti a ochoty tyto nástroje používat. Mnoho matematiků již požádalo o přístup k AlphaEvolve, který v současné době není dostupný široké veřejnosti. Toto rostoucí nadšení znamená významný posun od doby před pouhým rokem nebo dvěma, kdy byl zájem o matematiku s pomocí AI méně výrazný.
AI jako matematický asistent
Tao vidí systémy umělé inteligence jako AlphaEvolve jako způsob, jak delegovat rutinní matematickou práci a uvolnit lidské výzkumníky pro složitější úkoly. Vzhledem k omezenému počtu matematiků na celém světě může umělá inteligence efektivně řešit problémy střední složitosti a rozšířit tak rozsah výzkumu.
Potřeba spolupráce
Jeremy Avigad z Carnegie Mellon University zdůrazňuje důležitost spolupráce mezi počítačovými vědci a matematiky. Vývoj a aplikace nástrojů strojového učení vyžaduje specializované znalosti, proto je nezbytná mezioborová spolupráce.
Budoucnost umělé inteligence v matematice
Úspěch AlphaEvolve naznačuje, že metody strojového učení budou hrát v matematickém výzkumu stále důležitější roli. V budoucnu se očekává více podobných výsledků, přičemž metody se potenciálně rozšíří do abstraktnějších oblastí matematiky.
Závěrem lze říci, že umělá inteligence již není v matematice futuristickou vyhlídkou; to je realita současnosti. Systémy jako AlphaEvolve urychlují výzkum, rozšiřují možnosti a transformují krajinu matematických objevů.
