De la analiza pisicilor până la teoremele Erdős: inteligența artificială atacă tot mai des vârfurile matematicii

Modelele de inteligență artificială trec de la sarcini umanistice la rezolvarea matematicii complexe

*În prezent, majoritatea inteligențelor artificiale au fost inițial dezvoltate pentru a lucra cu text și imagini, dar dezvoltatorii lor recunosc tot mai des potențialul de a le aplica în matematică. Acest lucru deschide două direcții importante:*

1. Progres științific – modelele noi permit găsirea rapidă a soluțiilor care anterior erau considerate insolubile.

2. Demonstrarea capacităților AI – succesele în matematică servesc ca dovadă puternică a eficienței tehnologiilor.

Exemple de realizări
- Un student din Cambridge a folosit modelul OpenAI și a rezolvat problema lui Erdős, considerată anterior inaccesibilă.

- Modelele obțin rezultate excelente la Olimpiada Internațională de Matematică și alte concursuri specializate.

- O fostă membră a consiliului de administrație Helen Tuner observă: „Am depășit deja sarcinile simple, cum ar fi diferențierea dintre pisici și câini; acum AI rezolvă probleme la nivel înalt”.

Dezvoltări specializate
Compania ModelTask DeepMind (Google) AlphaProof Matematică DeepMind (Google) AlphaGeometry Geometrie
Aceste modele au obținut recunoaștere pe benchmark-urile Epoch AI, care măsoară viteza și precizia soluțiilor. Inițial, modelele lingvistice mari erau considerate nepotrivite, deoarece generează text „pe baza probabilității” și adesea „halucină”. Totuși, introducerea învățării prin întărire și a arhitecturilor de raționament a îmbunătățit semnificativ fiabilitatea lor.

Întărirea echipei științifice
OpenAI a angajat doi matematicieni remarcabili:

- Ernest Ryu – Universitatea din California, Los Angeles

- Mehtaab Sawhney – Universitatea Columbia

Acești experți contribuie la îmbunătățirea modelelor și a capacităților lor de rezolvare a problemelor complexe.

Matematica ca test „verificabil”
Demonstrațiile matematice pot fi verificate automat, ceea ce face din ea un domeniu ideal pentru experimente cu AI. Acest lucru sprijină și dezvoltarea software-ului:

- Anthropic investește în Claude Code – asistent care generează cod de programare.

Ce urmează?
Pentru a aborda întrebări științifice cu adevărat complexe, AI trebuie să se bazeze pe rezultatele existente și să nu conteze pe o „sesizare intermediară” unică. În prezent, modelele pot agrega eficient informații din diferite discipline, accelerând descoperirea de noi idei. Experții sunt convinși că în viitorul apropiat acest lucru va deveni principalul motor al progresului științific.

> *În matematică, AI a demonstrat deja eficacitatea sa.*