Известни математици не успяха да надхитрят изкуствения интелект – той се оказа бърз, умен и уверен
В средата на май в Бъркли, Калифорния, се провело закрито събитие, което събрало тридесет известни математици от цял свят. Целта на тази среща била да се тестват интелектуалните способности на чатбота o4-mini — новият езиков модел на OpenAI с развит логически апарат. Както съобщава Scientific American, учените били помолени да създадат задачи, които биха били извън възможностите дори на такава напреднала система. Резултатите от това уникално състезание изненадало дори най-скептичните участници. Оказало се, че изкуственият интелект вече е способен да се конкурира с професионалисти от най-високо ниво.
Експериментът бил иницииран от организацията с нестопанска цел Epoch AI, специализирана в оценката на напредъка на големи езикови модели. За да се тестват възможностите на o4-mini, бил подготвен набор от 300 оригинални математически задачи с различна сложност. Ако предишните версии на изкуствения интелект успешно са решавали по-малко от 2% от такива примери, новият модел демонстрирал качествен скок, справяйки се с почти 20% от задачите.
Най-впечатляващия етап обаче се оказал финалният кръг, по време на който участниците в срещата трябвало да измислят десет фундаментално трудни проблема. Всеки от тях обещавал да донесе награда от 7500 долара, при условие че невронната мрежа не може да предостави правилно решение.
Особен резонанс предизвикал случая с математика Кен Оно от Университета на Вирджиния, който ръководел събитието. Виждайки колко лесно изкуственият интелект се справя с предложените проблеми, той решил да предприеме отчаяна стъпка – задал на чатбота открит научен проблем от областта на теорията на числата, който обикновено се включва в докторските дисертации. Реакцията на машината била откровение: за десет минути тя самостоятелно проучила съответните научни източници, решила опростена версия на проблема и след това представила оригинално и правилно решение, отбелязвайки, че то не е заимствано, а е получено чрез собствени изчисления.
След този епизод Кен Оно признал, че невронната мрежа действа като истински изследовател, демонстрирайки не просто алгоритмично поведение, а мислене, близко до човешкото. Въпреки че математиците в крайна сметка успели да намерят десет проблема, които изкуственият интелект не можел да реши, мащабът на интелектуалния ѝ напредък изненадал всички. Някои сравнили взаимодействието с o4-mini с работа с особено надарен докторант, който превъзхожда своите учители в много отношения.
Друг фактор, който предизвикал безпокойство, била скоростта, с която решавал изкуствения интелект. Там, където човек би се нуждаел от седмици размисъл и проверки, невронната мрежа се справяла за минути. Учените отбелязали и потенциалната опасност от прекомерно доверие към изкуствения интелект: моделът представял своите разсъждения с такава увереност, че можел да подведе дори опитен математик. Според друг участник в мероприятието Ванг Хюй Хе, учен от Лондонския институт по математика има доказателства чрез индукция, доказателства чрез противоречие, но и „доказателства чрез натиск“ и последните могат да доведат до приемане на погрешни заключения без подходяща проверка и това се отнася за случаите на безкритично взаимодействие с изкуствен интелект.
На заключителната дискусия учените обсъдили трансформацията на ролята на учена математик в контекста на бързото развитие на изкуствения интелект. Все повече специалисти стигат до заключението, че в бъдеще човек може да се превърне в научен куратор на изкуствения интелект – да го ръководи, да поставя задачи и да интерпретира получените открития. Според Кен Оно, игнорирането на потенциала на подобни технологии означава пропускане на решаващ етап от развитието на науката.
