数学家詹姆斯·梅纳德(James Maynard)在过去的一年里花了很多时间进行“自我反省”。
梅纳德是牛津大学教授,也是著名的菲尔兹奖获得者,他告诉 The Verge,随着传统发展缓慢的学科急于适应人工智能,他一直在努力应对其领域的未来。
人工智能接管数学已经开始 OpenAI 表明人工智能可以解决数学中长期存在的问题。
专家们对这种可能性感到兴奋,但也担心他们的领域接下来会发生什么。
在我们发言的前几天,OpenAI 透露它已经找到了 10 个长期存在的数学问题的解决方案,其中一些问题困扰了学术界数十年。
就像生成式人工智能用于生成文本和图像或提出科学和医学想法一样,该技术从经过训练的大量材料中学习模式和联系,并利用它们来创造新的东西。
应用于数学,这可能意味着以新的方式结合已知的结果、方法和工具来解决问题,有时在不同的领域之间建立联系,或者重新浮现学术文献中隐藏的概念。
对于 Maynard 和 The Verge 采访的其他数学家来说,这一消息让人们对他们的领域的发展方向更加复杂。
人们对加速数学发现的前景感到兴奋,但同时也感到忧虑,在某些情况下甚至感到绝望,因为这对于那些毕生致力于数学探索的人们以及追随他们的未来几代数学家来说意味着什么。
几乎没有人怀疑一场深刻的剧变已经在发生。
几乎没有人怀疑一场深刻的剧变已经在发生。
OpenAI 使用名为 Astra 的高级未发布模型解决的问题涵盖了广泛的数学领域,从高度抽象的问题到具有实际意义的问题。
其中一项突破涉及球体在三个以上维度上的堆积程度,这一问题与数据编码和传输的效率有关。
另一种突破了纠错码的极限,它可以帮助从噪声信号中恢复信息。
第三个解决了两个长期存在的问题:在结构模式出现之前,互联网络会变得多么复杂。
列表中的其他结果解决了量子博弈论中的问题以及在高维网格内搜索目标的问题,这对后量子网络安全中使用的技术具有影响。
最引人注目的结果之一涉及非固体群的存在,即无限的数学结构,粗略地说,不能用有限的数学结构来近似。
几十年来,这种结构是否存在一直是一个悬而未决的问题。
这也引起了人们的关注还有另一个原因:关于 OpenAI 的人工智能的功劳有多少,以及该人工智能最近的工作所依赖的人类数学家的功劳有多少的争论。
剑桥大学数学家 Francesco Fournier-Facio 告诉 The Verge,他和该领域的其他工作人员认为 OpenAI 最初的声明低估了研究人员 Andreas Thom 和 Gábor Kun 的贡献,他们最近的工作为这一结果奠定了基础。
当 OpenAI 首次发布公告时,它表示正在分享“一些问题的结果,这些问题已经悬而未决,并且至少十年来,在大多数情况下更长时间没有看到主要结果取得进展。
”后来它改变了这一点,称它正在分享“结果,每一项结果都解决了一个长期存在的开放问题或取得了实质性进展”。
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