Veštačka inteligencija rešava matematičke probleme

Istraživači veštačke inteligencije tvrde da su napravili prvo naučno otkriće na svetu koristeći veliki jezički model, što je napredak koji sugeriše da tehnologija koja stoji iza Čet GPT-a i sličnih programa može da generiše informacije koje prevazilaze ljudsko znanje.

Ovo otkriće je proizašlo iz istraživanja koja su potvrdila, prenosi Gardijan, da razni čet botovi mogu da učine mnogo više od prepakivanja informacija naučenih tokom obuke i tokom pretrage na internetu.

„Kada smo započeli projekat nije bilo naznaka da će proizvesti nešto što je zaista novo”, rekao je Pušmet Koli, jedan od stručnjaka u oblasti veštačke inteligencije koji je istakao i da je ovo prvi put da je došlo do pravog, novog naučnog otkrića pomoću velikog jezičkog modela.

U pitanju je zapravo program, moćne neuronske mreže koje uče obrasce jezika, uključujući kompjuterski kod, iz ogromne količine teksta i drugih podataka. Od brzog dolaska Čet GPT-a tehnologija je otklonila greške u softveru i napravila sve, od fakultetskih eseja i putnih planova do pesama o klimatskim promenama u stilu Šekspira.

A iako su se botovi pokazali kao izuzetno popularni, oni ne stvaraju nova saznanja. Sada je, pak, Dip Majnd iskoristio neke funkcije da napiše rešenja za probleme u obliku kompjuterskih programa, što pokreće sistem da stabilno razvija loše programe u moćnije programe koji mogu otkriti nova znanja.

Istraživači su tako postavili dve zagonetke da bi testirali neke nove mogućnosti veštačke inteligencije. Prvi je bio dugotrajan i pomalo tajanstven izazov u čistoj matematici poznat kao problem skupa ograničenja. Bavi se pronalaženjem najvećeg skupa tačaka u prostoru gde nijedna tri tačke ne čine pravu liniju. Program je izbacio programe koji generišu nove skupove velikih ograničenja koji prevazilaze najbolje što su matematičari smislili.

Druga zagonetka je bio problem pakovanja kante, koji traži najbolje načine za pakovanje predmeta različitih veličina u kontejnere, i program je pronašao bolji pristup koji je izbegao ostavljanje malih praznina za koje je malo verovatno da će ikada biti popunjene.

„U poslednje dve ili tri godine bilo je nekih uzbudljivih primera ljudskih matematičara koji su sarađivali sa veštačkom inteligencijom kako bi postigli napredak u rešavanju nerešenih problema”, rekao je Tim Govers, profesor matematike na Univerzitetu Kembridž, koji nije bio uključen u istraživanje i koji je rekao da ovaj rad daje potencijalno još jedan veoma zanimljiv alat za saradnju, omogućavajući matematičarima da efikasno traže pametne i neočekivane konstrukcije i rešenja.

Ono što je za sada izvesno, uz sve pomake, je da je glavni ograničavajući faktor to što problemi moraju imati rešenja koja se mogu automatski verifikovati, što isključuje mnoga pitanja u biologiji, gde hipoteze često treba da se testiraju laboratorijskim eksperimentima. S druge strane, neposredniji uticaj može biti na kompjuterske programere.

Džordan Elenberg, profesor matematike na Univerzitetu Viskonsin-Medison, i koautor rada, rekao je:

„Ono što smatram zaista uzbudljivim, čak i više od konkretnih rezultata koje smo pronašli, su izgledi koji sugerišu za budućnost interakcija čovek-mašina u matematici".