Вештачка интелигенција решава математичке проблеме

Истраживачи вештачке интелигенције тврде да су направили прво научно откриће на свету користећи велики језички модел, што је напредак који сугерише да технологија која стоји иза Чет ГПТ-а и сличних програма може да генерише информације које превазилазе људско знање.

Ово откриће је произашло из истраживања која су потврдила, преноси Гардијан, да разни чет ботови могу да учине много више од препакивања информација научених током обуке и током претраге на интернету.

„Када смо започели пројекат није било назнака да ће произвести нешто што је заиста ново”, рекао је Пушмет Коли, један од стручњака у области вештачке интелигенције који је истакао и да је ово први пут да је дошло до правог, новог научног открића помоћу великог језичког модела.

У питању је заправо програм, моћне неуронске мреже које уче обрасце језика, укључујући компјутерски код, из огромне количине текста и других података. Од брзог доласка Чет ГПТ-а технологија је отклонила грешке у софтверу и направила све, од факултетских есеја и путних планова до песама о климатским променама у стилу Шекспира.

А иако су се ботови показали као изузетно популарни, они не стварају нова сазнања. Сада је, пак, Дип Мајнд искористио неке функције да напише решења за проблеме у облику компјутерских програма, што покреће систем да стабилно развија лоше програме у моћније програме који могу открити нова знања.

Истраживачи су тако поставили две загонетке да би тестирали неке нове могућности вештачке интелигенције. Први је био дуготрајан и помало тајанствен изазов у чистој математици познат као проблем скупа ограничења. Бави се проналажењем највећег скупа тачака у простору где ниједна три тачке не чине праву линију. Програм је избацио програме који генеришу нове скупове великих ограничења који превазилазе најбоље што су математичари смислили.

Друга загонетка је био проблем паковања канте, који тражи најбоље начине за паковање предмета различитих величина у контејнере, и програм је пронашао бољи приступ који је избегао остављање малих празнина за које је мало вероватно да ће икада бити попуњене.

„У последње две или три године било је неких узбудљивих примера људских математичара који су сарађивали са вештачком интелигенцијом како би постигли напредак у решавању нерешених проблема”, рекао је Тим Говерс, професор математике на Универзитету Кембриџ, који није био укључен у истраживање и који је рекао да овај рад даје потенцијално још један веома занимљив алат за сарадњу, омогућавајући математичарима да ефикасно траже паметне и неочекиване конструкције и решења.

Оно што је за сада извесно, уз све помаке, је да је главни ограничавајући фактор то што проблеми морају имати решења која се могу аутоматски верификовати, што искључује многа питања у биологији, где хипотезе често треба да се тестирају лабораторијским експериментима. С друге стране, непосреднији утицај може бити на компјутерске програмере.

Џордан Еленберг, професор математике на Универзитету Висконсин-Медисон, и коаутор рада, рекао је:

„Оно што сматрам заиста узбудљивим, чак и више од конкретних резултата које смо пронашли, су изгледи који сугеришу за будућност интеракција човек-машина у математици".