„OpenAI“ pranešė, kad jų vidinis dirbtinis intelektas savarankiškai rado sprendimą vadinamajam vienetinių atstumų plokštumoje uždaviniui, kurį 1946 metais suformulavo matematikas Paulas Erdősas. Šis klausimas dešimtmečius laikytas vienu iš užsispyrusių kombinatorinės geometrijos iššūkių, o naujas rezultatas sukėlė diskusijas apie DI vaidmenį moksle.
Uždavinys formuluojamas paprastai: turint n taškų plokštumoje, kiek daugiausia galima gauti taškų porų, kurių atstumas lygiai vienas. Iš pirmo žvilgsnio tai atrodo kaip elementari geometrija, tačiau realiai problema remiasi giliomis grafų teorijos, kombinatorikos ir geometrijos sąsajomis.
Iki šiol tyrėjai rėmėsi ilgai vyravusiomis konstrukcijomis ir ribomis, kurios leido suprasti, kaip auga vienetinių atstumų skaičius didėjant taškų skaičiui. „OpenAI“ teigia, kad jų DI pasiūlė naują konstrukcijos principą, kuris paneigia anksčiau plačiai taikytą intuiciją apie optimalias taškų išdėstymo struktūras.
„Tai pirmas atvejis, kai reikšmingas, plačiai žinomas atviras matematikos klausimas buvo išspręstas autonomiškai dirbtinio intelekto“, – sakė „OpenAI“ atstovai.
Teigiama, kad pateiktas įrodymas buvo peržiūrėtas ir patikrintas nepriklausomų matematikų, kurie taip pat parengė paaiškinimą, kaip sukonstruotas argumentas. Tokia patikra yra kritiškai svarbi, nes matematikoje proveržis laikomas realiu tik tada, kai įrodymą galima nuosekliai atkurti ir patikrinti nepriklausomai nuo autoriaus ar naudojamos sistemos.
Ekspertai pabrėžia, kad šio tipo proveržiai gali turėti platesnių pasekmių nei vienas uždavinys. Jei DI geba išlaikyti ilgas loginių žingsnių grandines, tiksliai apibrėžti sąvokas ir sujungti idėjas iš skirtingų sričių, tai atveria kelią spartesniam darbui ne tik matematikoje, bet ir teorinėje fizikoje, medžiagų moksle ar biomedicinoje, kur dažnai reikalingi sudėtingi formalūs argumentai.
Kartu tyrėjai atkreipia dėmesį į ribas: net ir labai pažangūs modeliai gali klysti, o klaidos formaliuose įrodymuose kartais būna sunkiai pastebimos. Dėl to DI rezultatai, ypač susiję su naujais teiginiais, turi būti tikrinami žmonių ir, jei įmanoma, formalizuojami įrodymų tikrinimo sistemose, kad sprendimas taptų patikimas ir ilgalaikis.
Pastaraisiais metais akademinėje bendruomenėje ryškėja tendencija DI naudoti kaip pagalbininką hipotezėms generuoti, tarpiniams žingsniams tikrinti ir dideliems literatūros kiekiams apibendrinti. „OpenAI“ istorija rodo dar vieną kryptį: DI gali tapti ne vien įrankiu, bet ir partneriu, kuris pasiūlo netikėtą idėją, o žmogus užtikrina jos tikslumą, prasmę ir pritaikomumą.
Leave a Reply