Terence Tao: „AI tvrtke štete matematici“

Matematika nije samo skup brojeva i formula, već temeljni način razmišljanja koji nam omogućuje razumijevanje, analiziranje i oblikovanje svijeta oko nas. Bez obzira na to rješavamo li složene znanstvene probleme ili obavljamo najjednostavnije svakodnevne zadatke, matematika je neizostavan alat za donošenje racionalnih odluka.

Matematika se počela razvijati prije više tisuća godina, još u doba drevnih Egipćana. Poslije se proširila u Grčku i grčko-rimski svijet. Osim toga, aktivno se razvijala u Kini i Japanu. 

Razvila se iz potrebe da se obavljaju proračuni u trgovini, mjerenja zemljišta i predviđaju astronomski događaji. Ove tri primjene mogu se dovesti u vezu s grubom podjelom matematike na izučavanje strukture, prostora i izmjena. 

Fundamentalnu knjigu za razvoj matematike, Elementi, napisao je grčki matematičar Euklid. Knjiga ima 12 svezaka. To je prva knjiga pisana stilom koji je danas poznat kao (egzaktni) matematički: definicija - aksiom - teorem - dokaz.

Danas svijet matematike prožima era umjetne inteligencije. 

Matematika i umjetna inteligencija nalaze se u svojevrsnoj simbiozi. S jedne strane, matematika je apsolutni temelj bez kojeg umjetna inteligencija ne bi mogla postojati. S druge strane, u najnovijoj eri svjedočimo povijesnom preokretu: sustavi umjetne inteligencije postaju toliko napredni da počinju samostalno rješavati najteže matematičke probleme koji su desetljećima zbunjivali ljudski um.

Čini se naizgled idealan odnos između matematike i umjetne inteligencije.

No, je li baš sve tako idealno?

Autor Matthew Sparkes*, znanstveni novinar i publicist, u svom tekstu pod nazivom Terence Tao: AI companies are harming mathematics objavljenom na uglednom znanstvenom portalu NewScientist donosi nam zanimljiva saznanja o položaju matematike u eri umjetne inteligencije iznoseći teze i objašnjenja uglednog matematičara dobitnika najprestižnije svjetske nagrade za matematička postignuća - Fieldsove medalje:  

Terence Tao čovjek je koji razumije matematiku. Dobitnik je Fieldsove medalje – koju često nazivaju Nobelovom nagradom za matematiku. To je samo jedno u nizu njegovih brojnih priznanja iz matematike. 

Stoga, kada on kaže da nedavni veliki matematički iskorak tvrtke OpenAI ukazuje na to kako velike tehnološke tvrtke negativno utječu na područje matematike, ljudi su ga skloni poslušati.

Ovoga je tjedna OpenAI objavio rješenje problema Navier-Stokesovih jednadžbi, jedne od najtežih i najdugotrajnijih zagonetki u matematici. Riječ je o jednom od „problema milenijske nagrade”. Ta je vijest najnovija u nizu sve impresivnijih i bržih matematičkih napredaka kojima svjedočimo posljednjih mjeseci.

No Tao, koji radi na Sveučilištu Kalifornija u Los Angelesu, kaže da bi način na koji se dolazi do otkrića i ona „istovaruju” pred matematičku zajednicu zapravo mogao naštetiti tom području.

Terence Tao ističe kako je među matematičarima oduvijek postojalo nadmetanje za prvenstvo, što je bilo u redu jer je matematika bila toliko teška da je to prirodno kočilo stvari i sprječavalo da situacija izmakne kontroli. „Sada više nema ograničenja brzine i stvari se odjednom počinju urušavati”, kaže on. 

Tao strahuje da će nova otkrića pristizati sve bržim tempom te da neće biti vremena za njihovo usvajanje, potpuno razumijevanje, uvrštavanje u udžbenike i podučavanje studenata. To znači da bi nevjerojatna sposobnost umjetne inteligencije da nam donese novu matematiku zapravo mogla naštetiti tom području, umjesto da ga unaprijedi.

Da bi matematika postala korisna, mora svladati pet prepreka, ističe Tao. 

Prvo se mora stvoriti, zatim provjeriti, objasniti, prihvatiti i na kraju integrirati u korpus znanja koji se prenosi sljedećoj generaciji. Ističe da se tvrtke koje razvijaju umjetnu inteligenciju bave samo prvim dvama koracima.

„Te tvrtke bacaju trupla sirovog mesa na naš zajednički seoski stol i kažu: 'Izvolite, riješio sam vaš problem s hranom.' A zatim jednostavno odu”, kaže Tao.

Kao primjer navodi situaciju u kojoj su se našli Tristan Buckmaster sa Sveučilišta u New Yorku i Levent Alpöge iz tvrtke Anthropic, koja se bavi umjetnom inteligencijom. „Temeljito su radili na važnim rezultatima” vezanim uz jednadžbe Navier-Stokesa, kaže Tao, te su razvili rješenje za Eulerove jednadžbe – bliske srodnice Navier-Stokesovih jednadžbi – što je trebalo poslužiti kao odskočna daska za njihovo rješavanje. 

No, nakon što su saznali da ih je OpenAI pretekao, kažu da su bili prisiljeni naglo objaviti svoje rezultate – za koje su matematičari u razgovoru za New Scientist rekli da im nedostaje jasnoća kakvu bi inače očekivali.

Ironično, OpenAI je počeo raditi na problemu Navier-Stokesa tek nakon što je čuo glasine o radu Buckmastera i Alpögea.

Tao ističe da se razvila utrka koja nikome ne donosi korist (osim možda marketinškim odjelima tvrtki koje razvijaju umjetnu inteligenciju), narušava jasnoću te daje prednost brzini – odnosno tome tko će biti prvi – nauštrb točnosti, jasnoće i sažetosti.

„Znanost ne bi trebala tako funkcionirati”, kaže Tao. „Fokusiraju se na ono što se tradicionalno smatra najprestižnijim dijelom matematike, dok sav onaj posao koji nosi manje prestiža – poput objašnjavanja, komuniciranja, podučavanja i recenziranja za časopise – ostaje nama da ga obavimo, što djeluje demotivirajuće.”

Unatoč svom pesimizmu, Tao vjeruje da će se matematičari s vremenom ipak prihvatiti mukotrpnog posla razumijevanja, kategoriziranja i podučavanja onoga što proizlazi iz rada tvrtki koje razvijaju umjetnu inteligenciju. „To će na kraju završiti u udžbenicima, no put do toga krajnje je neugodan i nepošten”, zaključuje Tao.

Izvor: NewScientist.

* Matthew Sparkes je znanstveni novinar specijaliziran za tehnologiju. Stekao je diplome prvostupnika i magistra na Sveučilištu East Anglia u Engleskoj, gdje je studirao umjetnu inteligenciju i računalne znanosti. U časopisu New Scientist počeo je pisati 2006. godine, a trenutačno prati područja robotike, kvantnog računalstva, umjetne inteligencije i matematike. Pisao je i za The Guardian i The Daily Telegraph.