.
Bilgi işlemin babalarından biri olan İngiliz matematikçi Alan Turing, 1950’de kendi kendine şu soruyu sormuştu: makineler düşünebilir mi? Ayrıca hemen merak etti: makineler bizim (düşünen varlıklar olarak) yapabildiklerimizi yapabilir mi? Şimdi kendimize soruyoruz: ChatGPT, Turing’in cevabı mı?
Şu anda birçok matematikçi, bizim disiplinimizde chatbot’un “bir panayır av tüfeğinden daha başarısız olduğunu” zaten tespit etti. Yanlış cevaplarla alıştırmalar, doğrusal olmayan çözülemez sistemlerin açık çözümleri, hatalı kanıtları gözden geçiren son derece projelerinin yöneticileri, var olmayan bibliyografya ve diğer saçmalıklar bazı örneklerdir. Ancak tüm bu araçlar, insan matematiksel faaliyetinin yerini alacak şekilde geliştirilebilir mi?
Geçen şubat, Doğa kısa bir not yayınladı: “Kendimize çok özel bir soru sorduk: makineler matematiği değiştirecek mi?” Montreal Üniversitesi’nde (Kanada) sayı teorisi araştırmacısı olan Andrew Granville önerdi. Tartışmanın bir kısmı, ne tür otomasyon araçlarının en yararlı olacağına odaklanıyor.
Bu düşüncenin ardından Javier Yanes, OpenMind proje blogunda ChatGPT’nin öncülü olan Lean programı hakkında şuna dikkat çekiyor:
AI’nın matematik alanındaki bu ilk ilerlemesi, gelişiminin ilk on yıllarında baskın olan paradigmaya, temelde kuralları, hesaplamaları ve mantığı insanlarla aynı şekilde kullanmaktan oluşan sembolik AI olarak adlandırılan paradigmaya yol açacaktır. kod. muhakeme sürecimiz. Kısacası, sembollerin manipülasyonuna dayanır. Bu hattın sonucu, Microsoft Research’ten bilgisayar bilimcisi Leonardo de Moura tarafından 2013 yılında başlatılan Lean adlı bir sistemdir. Lean, etkileşimli bir teorem kanıtlama ve programlama dilidir ve matematikçilerin kanıtlarını akranları için tekrarlanabilir bir şekilde kontrol etmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanır.
Yanes tarafından açıklanan bu etkileşimli bilgisayar aracı, bir “teorem kanıtlayıcı” olarak tanımlanmaktadır. Araştırmacıları bir problemin her mantıksal adımını en temel ayrıntılara kadar yazmaya zorlar ve matematiğin doğru olmasını sağlar. İki yıl önce, matematikçilerden oluşan bir ekip, önemli ama anlaşılmaz bir kanıtı – yazarının bile emin olmadığı kadar karmaşık – Lean’e çevirmeyi başardı ve böylece doğru olduğunu onayladı.
Matematikçiler yapay zekadan daha yaratıcı
Bütün bunların matematikçilerin istihdamı açısından sonuçları ne olabilir? Birçoğu, görevlerimizi otomatikleştirmenin düşük riskinden en az endişe duyanlar arasında olduğumuzu söylüyor. Buna rağmen, odak uzun zamandır topluluğumuza yerleştirildi.
Yapay zeka araçları şimdiden teoremleri kanıtlayabilse ve en zor matematik problemlerini çözmeye başlasa da, matematikçiler henüz işleri hakkında endişeli değiller. Örneğin, Yalın gibi problem ispatlayıcılar söz konusu olduğunda, şu anda sadece matematikçilerin fark etmemiş olduğu bilinen gerçeklerin sonuçlarına işaret edebiliyorlar.
New Mexico’daki Santa Fe Enstitüsü’nde bilgisayar bilimi ve bilişsel bilim insanı olan Melanie Mitchell (https://www.nature.com/articles/d41586-023-00487-2) matematikçilerin işlerinin bir tanesine kadar güvende olacağını söylüyor. yapay zekanın temel eksiklikleri giderildi: somut bilgilerden soyut kavramları çıkaramaması.
Mitchell, “Yapay zeka sistemleri teoremleri kanıtlayabilse de, teoremlere yol açan ilginç matematiksel soyutlamalar bulmak çok daha zor,” diyor Mitchell. Yaratıcılık, matematiğin gelişiminin doğasında vardır. Burada ayrıca Thomas Hayes’in paketleme problemini bilgisayar kullanarak gösterdiğini ve hiçbir insanın kendi başına doğrulayamadığı bir kanıtın geçerliliği hakkındaki tartışmayı da hatırlayabiliriz.
Matematikçilerin son yıllarda kilit rol oynadığı diğer alanlar (modelleme, kriptografi, finans, risk) daha fazla tehdit altında olacaktır. Bununla birlikte, kritik kararlar almak için yapay zekaya dayalı çözümlerin güvenilirliğine olan güven eksikliği, bu algoritmalara dayalı çözümler tasarlayabilen ve yorumlayabilen insanların rolünü güçlendiriyor.
Kısacası, alarm zillerine rağmen birçok uzman, matematiğin geleceğinin yapay zekadaki gelişmelerden çok fazla etkilenmeyeceğine, aksine onun müttefiki olacağına inanıyor. Bu nedenle, makineler matematiksel çalışmanın bazı yönlerini devralsa da, bu alanda eğitim almış kişiler için yeni fırsatlar da ortaya çıkacaktır.
Ole Paulson, yapay zeka ve işler hakkındaki blogunda şu sonuca varıyor: “Yapay zekanın artan kullanımının matematikçiler için iş fırsatlarında genel bir düşüşe dönüşmeyeceği, bunun yerine meslek içinde daha çeşitli olasılıklar yaratacağı muhtemel görünüyor.”
Matematiğin gelişiminde insan düşüncesinin savunulmasında Poincaré’nin izinden giden Bath Üniversitesi’nden Chris Budd, bizi en çok güçlendiren yönü gösteriyor: “Matematik yaratıcı bir etkinliktir ve belki de eksikliğidir. makine öğrenimi algoritmalarının derin matematik yapmasını engelleyen yaratıcılık.”
Turing’den neredeyse 75 yıl sonra yine başlangıç çizgisine geri döndük, ancak hâlâ zekanın tam bir tanımını veremememize ve beynimizin nasıl çalıştığından habersiz olmamıza rağmen, onun döneminde düşünülemeyecek bir teknolojik gelişmeyle. Yapay zeka bizi gittikçe daha iyi taklit etse de şimdilik bir işbirlikçi daha olduğunu söyleyebiliriz. İkna olmadıysanız, ChatGPT’ye sorun.
Yazarlar, Kraliyet İspanyol Matematik Derneği Meslekler ve İstihdam Komisyonunun üyeleridir.
.
