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當前短訊!助手還是對手,AI工具將如何改變數(shù)學領(lǐng)域

人工智能工具使研究人員能夠解決復雜的數(shù)學問題。圖片來源:英國《自然》雜志網(wǎng)站

ChatGPT的橫空出世讓人們對聊天機器人的興趣如野火般蔓延,數(shù)學家們開始探索人工智能(AI)如何幫助他們完成工作。英國《自然》雜志網(wǎng)站在2月17日的報道中指出,機器學習等AI工具已經(jīng)幫助數(shù)學家創(chuàng)建新的理論并解決棘手的問題,它們正以超越單純計算的方式改變數(shù)學領(lǐng)域。


【資料圖】

“熱度”空前

加拿大蒙特利爾大學的數(shù)字理論家安德魯·格蘭維爾表示:“我們正在研究一個非常具體的問題:機器會改變數(shù)學嗎?”

不久前,在加州大學洛杉磯分校舉行的一個研討會探討了這個問題,該研討會旨在為數(shù)學家和計算機科學家之間架起橋梁。

2018年菲爾茲獎獲得者、普林斯頓高等研究所的阿克謝·文卡特什早在去年10月的一次研討會上,曾經(jīng)進行過一場關(guān)于計算機將如何改變數(shù)學的對話。另外兩位獲獎者、巴黎法蘭西學院的蒂莫西·高爾斯和加州大學洛杉磯分校的陶哲軒也對這一領(lǐng)域表現(xiàn)出興趣。

英國帝國理工學院的數(shù)學家凱文·巴扎德表示:“菲爾茲獎獲得者和其他非常著名的大數(shù)學家對這一領(lǐng)域感興趣表明,這一領(lǐng)域的‘熱度’與過去不同。”

各展所長

數(shù)學家們目前關(guān)注的一個方面是:哪種自動工具最有用。

一種是“符號主義”人工智能:程序員將邏輯或計算規(guī)則嵌入代碼中,微軟研究院的計算機科學家萊昂納多·德·莫拉說:“這是人們所說的‘老式AI’。”

另一種是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI,在過去10年取得了極大的成功。在這種類型的AI中,計算機或多或少都是從頭開始,通過消化大量數(shù)據(jù)來學習,這被稱為機器學習,它是包括ChatGPT等聊天機器人在內(nèi)的“大型語言模型”的基礎(chǔ),也是可以在復雜游戲中擊敗人類玩家或預測蛋白質(zhì)如何折疊的系統(tǒng)。

德·莫拉所在的微軟研究院在2013年推出了計算機定理證明器Lean,幫助“符號”AI在數(shù)學領(lǐng)域取得了一些成就。

從原則上來說,Lean是一個“證明助手”,能幫助數(shù)學家完成證明過程:數(shù)學家可以把數(shù)學公式轉(zhuǎn)換成代碼,再輸入到Lean中,讓程序來驗證定理是否正確。2020年,德國著名數(shù)學家、菲爾茲獎得主皮特·舒爾茨遇到的難題被Lean證明了。幫助舒爾茨只是Lean這么多年中的一項工作而已,這個數(shù)學證明器,如今已經(jīng)得到許多數(shù)學家的支持。

谷歌公司的伊森·戴爾及其團隊則開發(fā)了一款名為Minerva的聊天機器人,專門解決數(shù)學問題。通過在預印本網(wǎng)站(arXiv)存儲庫中對數(shù)學論文進行培訓,Minerva學會了用一些應用程序預測單詞和短語的方式,逐步寫出問題的解決方案。

與Lean使用類似計算機代碼的方式進行交流不同,Minerva可以用英語會話回答問題并撰寫答案。

Minerva目前已經(jīng)展示了自身的威力和可能的局限性。例如,它可以精確地將整數(shù)分解成質(zhì)數(shù)。但一旦數(shù)字超過一定大小,它就會出錯。

戴爾表示,他們推出Minerva項目背后的另一隱藏動機是看機器學習方法能到什么程度,一個幫助數(shù)學家的強大自動化工具最終有望將“符號主義”AI技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合起來。

有利有弊

AI可能會更好地產(chǎn)生正確的數(shù)學陳述和證明,但一些研究人員擔心,其中大多數(shù)陳述和證明會令人不感興趣或無法理解。

在去年10月的研討會上,高爾斯表示,可能有一些方法能教計算機一些與數(shù)學有關(guān)的客觀標準。他說:“為了更好地證明定理,計算機必須判斷什么是有趣的和值得證明的。如果他們能做到這一點,某些數(shù)學家可能會失業(yè)。”

德國亞琛大學的計算機科學家埃里卡·亞伯拉罕則持相反意見,她對數(shù)學家的未來更加樂觀。她說:“AI的智能取決于我們編寫的程序,智能不在電腦里,智能在程序員身上。”

美國圣塔菲研究所的計算機科學家和認知科學家梅勒妮·米切爾表示,AI目前存在一個主要缺點:無法從具體信息中提取抽象概念,在克服這個“先天不足”之前,數(shù)學家的工作將是安全的,“雖然AI系統(tǒng)也許能夠證明定理,但要想從一開始就提出有趣的數(shù)學抽象,那就困難得多。”

關(guān)鍵詞: 機器學習 人工智能 加州大學洛杉磯分校 研究人員 數(shù)學公式

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