Douăzeci și cinci de laureați ai Medaliei Fields — distincția considerată echivalentul premiului Nobel în matematică — au semnat o scrisoare deschisă în care avertizează că felul în care companiile de inteligență artificială se apropie de matematică îi poate distruge temelia, scrie The Economist. Textul, publicat pe 11 septembrie, vine după o serie de rezultate obținute de modele la frontiera domeniului.

Declanșatorul a fost anunțul din 8 septembrie al OpenAI, care a spus că a rezolvat problema Navier-Stokes, una dintre cele șapte probleme ale mileniului alese în 2000 de Clay Mathematics Institute drept cele mai grele și mai importante din matematică. Compania a scris că un sistem intern, nepus încă la dispoziția publicului, a arătat că ecuațiile care descriu mișcarea fluidelor pot dezvolta o singularitate în timp finit. Rezultatul a venit după circa 88 de ore, în care au rulat în paralel aproximativ 10.000 de agenți, plus 17 ore de verificare formală.

Lucrarea are 166 de pagini, arată publicația, dar conține puține dintre explicațiile pe care matematicienii le oferă de obicei când împărtășesc o descoperire. OpenAI a ajuns înaintea a doi cercetători care lucrau la aceeași temă, Tristan Buckmaster și Levent Alpöge; în anunț, compania a scris că le-a propus o publicare simultană și că le recunoaște prioritatea pe o formă simplificată a problemei, în care fluidul nu are vâscozitate.

Ce reproșează semnatarii

Scrisoarea susține că firmele de inteligență artificială rezolvă probleme matematice ca să măsoare puterea propriilor modele și că practica este în detrimentul științei matematice și al comunității care o face. Rezolvarea unei probleme, argumentează ei, este doar un instrument și un indicator pentru scopul principal, care rămâne înțelegerea conceptuală. A demonstra fără a înțelege devine astfel o amenințare pentru munca intelectuală în general.

Ce se pierde pe drum

Mediul academic îi laudă de multă vreme pe cei care ajung primii la o demonstrație sau lămuresc o conjectură. Răspunsul final este însă doar o parte din proces, spun semnatarii: lucrul la o problemă a dus de obicei la alte întrebări și la domenii noi de studiu, iar dacă inteligența artificială scoate demonstrații pe bandă, asta s-ar putea să nu se mai întâmple. Terence Tao, unul dintre semnatari, spune că am devenit prea buni la optimizare. Un altul, Hugo Duminil-Copin, face o comparație: a fi lăsat cu elicopterul pe vârful Everestului este cu totul altceva decât a-l urca.

Temerile care nu s-au adeverit

The Economist așază aceste neliniști într-un șir mai lung: pixul cu bilă într-o lume a stilourilor cu peniță, apariția calculatoarelor electronice, până la reproșul lui Socrate că scrisul îi va face pe oameni leneși la memorat. Intelectualii s-au temut adesea de determinismul tehnologic — că unealta va ajunge să conducă omul și că mintea i se va toci. De regulă, spaimele nu s-au confirmat: oamenii au scris mai departe, doar că mai repede; matematicienii au făcut matematică, doar că socoteau mai iute; iar cărțile de citit s-au înmulțit, nu s-au împuținat.

Ce arată cercetările despre descărcarea cognitivă

Progresul tehnologic a schimbat totuși felul în care gândesc oamenii. Un studiu publicat în 2011 de Betsy Sparrow, de la Universitatea Columbia, împreună cu coautorii ei, arăta că răspândirea motoarelor de căutare a transformat internetul într-o formă principală de memorie externă, în care informația este stocată colectiv, în afara noastră: puși în fața unei întrebări grele, oamenii căutau răspunsul pe Google în loc să încerce să își amintească. Un studiu mai recent, al lui Michael Gerlich de la SBS Swiss Business School, a găsit o corelație negativă între folosirea frecventă a instrumentelor de inteligență artificială și capacitatea de gândire critică. Publicația a scris pe larg despre acest fenomen, al descărcării cognitive.

Contraargumentul

Întrebarea pe care o pune publicația este dacă matematicienii nu își apără, de teamă, propriul teritoriu. Este greu de susținut că omenirea o duce mai rău cu o cunoaștere în plus, iar dacă inteligența artificială ajunge să vindece cancere sau să îmbunătățească furnizarea de energie, puțini vor mai întreba cum s-a ajuns acolo.

O parte din matematica abstractă nu are însă aplicație practică: rostul ei este chiar înțelegerea omenească. Dacă demonstrațiile ajung să fie făcute de mașini și să rămână de neînțeles pentru oameni, s-ar putea ca rostul acestui efort să nu mai fie limpede.