Duhet shumë për ta hutuar një matematikan. Këta shkencëtarë përballen çdo ditë me një univers të ndërlikuar dhe të pakapshëm për shumicën e njerëzve. Mirëpo, prej disa kohësh, arritjet e inteligjencës artificiale gjeneruese po shkaktojnë habi të madhe edhe brenda këtij komuniteti.
Vetëm muajin e kaluar, modelet e OpenAI-t dhe Anthropic-ut hapën perspektiva të reja për probleme ende të pazgjidhura, si sistemimi i sferave në hapësira me shumë dimensione, grupet jsofike dhe hamendësimi jakobian.
Për François Charles, drejtor i Departamentit të Matematikës dhe Zbatimeve në École normale supérieure – PSL, tani është më shumë se kurrë “koha për të qenë ambiciozë” në këtë fushë.
Ai thekson gjithashtu nevojën për të siguruar qasje në modelet më të mira të inteligjencës artificiale, sepse “mund të krijohet një hendek i madh matematikor ndërmjet vendeve që kanë IA të teknologjisë së fundit dhe vendeve të tjera”.
L’Express: Në korrik, OpenAI njoftoi se modeli i saj eksperimental Astra kishte realizuar në mënyrë autonome dhjetë përparime në matematikë dhe informatikë teorike. A bëhet fjalë për përparime të qëndrueshme dhe domethënëse?
François Charles: Disa prej tyre i kam shqyrtuar hollësisht. Përparimet e tjera janë analizuar nga ekspertë të fushave përkatëse. OpenAI ka ofruar gjithashtu formalizime automatike, duke përdorur sistemin Lean. Gjithçka tregon se bëhet fjalë për punë serioze dhe për përparime të mirëfillta.
Disa nga këto arritje janë ato që në matematikë quhen kundërshembuj ndaj hamendësimeve — domethënë ndaj pohimeve ose intuitave matematikore që ende nuk janë vërtetuar.
Një prej tyre është kundërshembull ndaj hamendësimit të ngurtësisë së Connes-it, të paraqitur gjatë viteve 1980 nga Alain Connes, matematikani francez dhe fituesi i Medaljes Fields. Specialistët e kësaj fushe dyshonin prej disa kohësh se ekzistonte një kundërshembull, por nuk kishin arritur ta identifikonin. IA-ja ia doli ta gjente.
Këto dhjetë përparime janë vetëm pjesa e dukshme e ajsbergut. Matematikanët kanë filluar ta përdorin gjerësisht inteligjencën artificiale.
Duke bashkëbiseduar me këto modele, shumë prej kolegëve të mi po kapërcejnë barriera teorike në të cilat kishin ngecur. Përparimi po zhvillohet me ritme shumë të shpejta.
Gjatë kësaj vere, një matematikan i punësuar në Anthropic njoftoi në rrjetet sociale se Claude kishte punuar mbi një hamendësim të njohur të gjeometrisë algjebrike, hamendësimin jakobian, gjatë kohës sa zgjati finalja e Kupës së Botës dhe kishte gjetur një kundërshembull të jashtëzakonshëm.
Kur e lexon, ai duket kaq i qartë, saqë për ne është pothuajse dëshpëruese që nuk e kemi gjetur më herët. Por gjithçka duket gjithmonë e thjeshtë pasi zgjidhja është zbuluar.
Si do ta ndryshojë inteligjenca artificiale matematikën? Terence Tao, fitues i Medaljes Fields më 2006, parashikon se përparimi i IA-së mund të hapë një epokë të “matematikës së nivelit të lartë”.
Jam optimist. Nuk besoj se puna intelektuale do të zëvendësohet nga inteligjenca artificiale. IA-ja është jashtëzakonisht e fuqishme, por nuk e zëvendëson atë që bëjmë ne.
Megjithatë, ajo mund të na ndihmojë të zhbllokojmë një numër të madh çështjesh, për të cilat deri tani nuk kemi arritur të përparojmë. Tani është koha për të qenë ambiciozë në matematikë.
Historia e shekullit XX ishte historia e profesionalizimit të mjedisit universitar dhe e specializimit të skajshëm shkencor. Unë shpresoj që tani të ndodhë lëvizja e kundërt.
Do të shfaqen lidhje ndërmjet fushave për të cilat askush nuk kishte menduar se mund të lidheshin. Po përjetojmë një revolucion shkencor. Disa mënyra pune do të vjetrohen, por një revolucion shkencor krijon njëkohësisht punë dhe pyetje të reja.
Në cilat nivele konkrete po e përshpejton IA-ja matematikën? A është ajo veçanërisht e aftë për t’i rrëzuar hamendësimet?
Kjo është ideja që po qarkullon prej disa javësh. Shumë pyetje të hapura kanë kundërshembuj dhe inteligjenca artificiale është vërtet shumë e efektshme për t’i zbuluar ata.
Ndonjëherë këtë e bën në mënyrë plotësisht autonome, si në rastin e arritjeve të njoftuara nga OpenAI. Ekipi i brendshëm i shkencëtarëve përzgjodhi problemet dhe verifikoi rezultatet, por ndërmjet këtyre dy fazave makina punoi vetë.
Ndonjëherë përparimet arrihen përmes bashkëpunimit ndërmjet njeriut dhe IA-së. Këtë javë, një studiues amerikan, i cili prej vitesh punon mbi problemin periudhë–indeks, publikoi në formë paraprake një kundërshembull që e kishte gjetur duke bashkëbiseduar me ChatGPT-në.
Në këtë rast konkret, IA-ja i dha disa kundërshembuj të gabuar, por ata megjithatë e drejtuan studiuesin drejt rrugës së duhur.
Këto modele janë partnerë të jashtëzakonshëm për të menduar. Vetë fakti që mund ta formulosh me zë atë që mendon dhe të bisedosh me një mjet që të kupton dhe të përgjigjet në mënyrë të arsyeshme është shumë i vlefshëm.
IA-ja i ndihmon gjithashtu matematikanët që kanë një intuitë të caktuar t’i kryejnë shumë më shpejt fazat ndërmjetëse të verifikimit dhe formalizimit, të cilat mund të kërkojnë muaj ose edhe vite.
Në planin afatgjatë, jam i bindur se inteligjenca artificiale do të arrijë t’i zgjidhë probleme matematikore ende të pazgjidhura, duke ndërtuar ura ndërmjet disiplinave të ndryshme.
Në vitin 2023, sistemet e IA-së nuk ishin në gjendje të kryenin as matematikë elementare dhe gabonin në mbledhje të thjeshta. Çfarë e shkaktoi përparimin e tyre kaq spektakolar?
Versionet e para të ChatGPT-së nuk kishin aftësi të mirëfillta arsyetimi. Sot, modelet e mëdha gjuhësore janë bërë hibride: sistemi është në gjendje të kuptojë se kur nevojitet një përllogaritje dhe ta thërrasë një program të jashtëm, si kalkulatorin, për ta kryer atë saktë.
Ai i identifikon më mirë edhe rastet kur duhet të bëjë kërkime në internet për të shmangur gabimet.
Me pak fjalë, sistemi mendon për pyetjen, përcakton se cilat mjete i nevojiten për të dhënë përgjigjen më të mirë, i përdor ato dhe më pas e verifikon punën e vet.
Falë kësaj, inteligjenca artificiale ka bërë përparime fenomenale në matematikë.
IA-ja po shkakton edhe shqetësime brenda komunitetit matematikor. Përse?
Ekzistojnë shqetësime të ligjshme rreth arsimit. Truri i njeriut funksionon në mënyrë të tillë që duhet t’i përvetësojmë vetë gjërat për t’i mësuar. Nëse përdoret intensivisht gjatë periudhës së shkollimit, IA-ja mund të shkaktojë dëme.
Shqetësim shkakton edhe fakti se bota nuk është e organizuar për ndryshimet që do të sjellë inteligjenca artificiale.
Deri tani ekzistonte një pengesë, një kosto për prodhimin e teksteve me cilësi të mirë formale. Në të ardhmen kjo pengesë nuk do të ekzistojë më. Atëherë, ku do të zhvendoset vlera në shkencë? Kjo është një pyetje që do të duhet të shtrohet.
Frika se mund të zëvendësohen dhe të bëhen të panevojshëm po përhapet edhe ndërmjet matematikanëve. Personalisht, nuk besoj se kjo do të ndodhë.
Puna për ta kuptuar diçka është thelbësisht njerëzore. Edhe sikur një makinë t’i zgjidhte të gjitha problemet, ne përsëri do të duhej t’i kuptonim zgjidhjet. Në të kundërtën, ato nuk do të kishin kuptim.
Për disa njerëz, të merresh me shkencë është shumë më tepër sesa thjesht të prodhosh rezultate shkencore. Është një gjendje mendore, një mënyrë të qenët, diçka shumë njerëzore.
Kjo nuk është kriza e parë ekzistenciale e matematikës. A nuk e kishin tronditur më parë disiplinën tuaj punimet e Gödel-it dhe Russell-it?
Po. Në fund të shekullit XIX, matematika përjetoi një kthesë. Disiplina ishte bërë më e avancuar dhe më abstrakte, por mjedisi matematikor ende nuk përdorte përkufizime shumë të formalizuara. Deri atëherë nuk ishte ndier nevoja për to.
Më pas, punimet e Cantor-it, Gödel-it dhe Russell-it treguan, në nivele të ndryshme, dobinë e ndërtimit të themeleve më të forta.
Çfarë është një numër? Çfarë është pafundësia? Pa këtë bazë, vazhdojnë të shfaqen kundërthënie fare të thjeshta.
Ajo periudhë është magjepsëse, sepse i paraprin shfaqjes së kompjuterit dhe Luftës së Dytë Botërore.
Alan Turing-u merrej me logjikë përpara se të ekzistonin makinat kompjuterike dhe mendonte për atë që sot e quajmë makina e Turing-ut: një version abstrakt dhe teorik i asaj që më vonë u bë kompjuteri.
Turing-u përcaktoi disa nga aftësitë dhe kufizimet e saj përpara zhvillimit të informatikës.
Gödel-i dëshmoi rezultate pamundësie: matematika nuk mund të vërtetojë gjithçka dhe gjuha ka kufizime të brendshme. Turing-u kuptoi se kjo lidhej edhe me kufizime të brendshme të përllogaritjes.
Matematika përjetoi një tronditje të madhe, por kjo na ndihmoi ta kuptonim më mirë se çfarë mund të bëjnë gjuha dhe makinat. Themelet e disiplinës u qartësuan dhe u forcuan. Kjo u ndërthur mirë edhe me lindjen e informatikës.
Koncepti i përllogaritjes dhe i programit buron drejtpërdrejt nga këto punime.
Sot po largohemi pikërisht nga ky model: nga paradigma informatike e një programi determinist, të cilit i japim udhëzime duke e ditur paraprakisht se çfarë rezultati do të prodhojë.
Rrjetet nervore janë probabilistike dhe kjo krijon probleme sigurie. Meqë nuk mund ta parashikojmë paraprakisht sjelljen e një modeli të madh gjuhësor, është e vështirë të garantojmë se ai nuk do të gabojë. Po aq e vështirë është të garantojmë se sjellja e tij do t’i respektojë kërkesat e caktuara të sigurisë.
Kjo njihet si problemi i përafrimit të IA-së: si të garantohet që inteligjenca artificiale të mbetet e sigurt dhe që synimet e saj të mos largohen nga qëllimet që i ka përcaktuar njeriu.
Kina po forcohet në fushën e matematikës. Medalja Fields që iu dha së fundmi Wang Hong-ut e rikujtoi këtë. Në çfarë niveli ndodhet më 2026 arsimi matematikor francez dhe evropian, krahasuar me dy fuqitë, Shtetet e Bashkuara dhe Kinën?
Në Shtetet e Bashkuara, gjendja është shumë e larmishme: ekzistojnë programe të shkëlqyera arsimore, por edhe programe shumë më të dobëta. Megjithatë, vendi vazhdon të jetë një qendër jashtëzakonisht e rëndësishme shkencore dhe vijon të tërheqë talente.
Kina, nga ana tjetër, për një kohë të gjatë kishte një peshë shkencore tepër të vogël krahasuar me madhësinë e saj. Përparimi i tanishëm është normal.
Universitetet e saj më të rëndësishme, si ato në Pekin dhe Shangai, tani janë në nivelin më të lartë botëror. Përparimi i tyre po zhvillohet me ritme jashtëzakonisht të shpejta.
Në këtë kontekst, pozita e Francës dhe e Evropës është e kërcënuar. Duhet të investojmë për t’i tërhequr studiuesit më të mirë dhe për të hapur më shumë vende për studentët.
Në raport me popullsinë e Francës, numri i vendeve në sistemin tonë elitar të arsimit të lartë është dukshëm më i ulët se raporti përkatës në Shtetet e Bashkuara.
Shtetet e Bashkuara dhe Kina prodhojnë sot modelet më të mira të mëdha gjuhësore. Evropa nuk është në të njëjtin nivel. Çfarë rreziku krijon kjo?
Mund të hapet një hendek i madh matematikor ndërmjet vendeve që kanë sisteme të inteligjencës artificiale të teknologjisë së fundit dhe vendeve të tjera.
Qasja në modelet e nivelit më të lartë është thelbësore, ashtu siç është e domosdoshme qasja në instrumentet më të mira të shkencave eksperimentale.
Mund vetëm të shpresoj për krijimin e mjeteve të përbashkëta dhe niveli i duhur për ta realizuar këtë nuk është Franca, por Bashkimi Evropian.
Kjo nuk do të thotë se duhet t’i shpërfillim rreziqet shoqërore dhe mjedisore të inteligjencës artificiale. Por Evropa duhet t’i krahasojë ato me rëndësinë e asaj që po ndodh dhe me domosdoshmërinë për të investuar.
Ndodhemi në një fazë në të cilën gjithçka po ndryshon jashtëzakonisht shpejt. Është e domosdoshme që ne, shkencëtarët, të kemi mundësi të eksperimentojmë. Rregullimi tepër i ashpër i inteligjencës artificiale do ta dëmtonte Evropën.
A keni frikë se Shtetet e Bashkuara dhe Kina mund të krijojnë një epërsi vendimtare në matematikë?
Patjetër. Franca ka një kulturë shumë të fuqishme matematikore. Evropa është një qendër e madhe e matematikës.
Nëse nuk do të kishim më qasje në këto modele të avancuara të IA-së, rreziku do të ishte jashtëzakonisht i madh.
Nuk mund të përjashtohet mundësia që Shtetet e Bashkuara të vendosin një ditë t’ua kufizojnë disa vendeve qasjen në modelet e tyre.
Tarifat doganore e kanë treguar se administrata amerikane është e gatshme të marrë lehtësisht masa hakmarrëse, ndërsa marrëdhëniet ndërkombëtare po ndryshojnë.
Çfarë mendoni për raportin e Michael Kratsios-it, këshilltarit shkencor të Donald Trump-it? Ai merr një drejtim proteksionist, por përmban edhe masa që mund ta përshpejtojnë kërkimin shkencor amerikan.
Që nga rënia e Murit të Berlinit kemi përjetuar një hapje të jashtëzakonshme shkencore. Mund vetëm të shpresoj që kjo të vazhdojë. Ajo luan një rol vendimtar në përparimin e njerëzimit.
Më vjen keq për çdo kthesë proteksioniste, pavarësisht se nga cili vend ndërmerret.
Ideja se inteligjenca artificiale do ta kryejë punën e shkencëtarëve në vend të tyre është e gabuar. Njerëzit që i përdorin më mirë këto mjete janë pikërisht ata që zotërojnë ekspertizë.
Nevojiten njerëz të aftë për të kuptuar se si funksionon një sistem i inteligjencës artificiale, cilat janë arkitekturat e tij dhe çfarë mund të bëhet me të.
Matematika ekziston prej 2.500 vjetësh. Do të ishte dritëshkurtër të mendohej se historia e saj duhet të ndalet pikërisht tani, në epokën e inteligjencës artificiale.
Shpjegoni se si përparimet në probleme shumë abstrakte matematikore, si dhjetë problemet e trajtuara nga OpenAI, mund të zhbllokojnë zhvillime shumë konkrete. Për shembull, çfarë vlere ka problemi i sistemimit të sferave?
Nuk jam specialist i kësaj fushe, por bëhet fjalë për një problem të vjetër dhe magjepsës, i cili është zgjidhur në disa dimensione nga Maryna Viazovska, fituese e Medaljes Fields më 2022.
Në “dimensionin e tretë”, atë në të cilin jetojmë, mënyra e sistemimit të sferave është intuitive. Kushdo që është përpjekur ndonjëherë t’i vendosë portokajtë në mënyrë të zgjuar e di se ato duhet të renditen të zhvendosura ndërmjet rreshtave.
Viazovska përdori teknika shumë të ndryshme për ta përcaktuar mënyrën më të mirë të sistemimit të numrit maksimal të sferave në hapësira me më shumë dimensione.
Me sa di unë, kjo nuk ka zbatime të drejtpërdrejta në botën reale. Megjithatë, të dobishme janë teknikat që zhvillohen gjatë rrugës për të punuar në hapësira me shumë dimensione.
Shumë sektorë kanë nevojë për këto teknika, ndër ta edhe inteligjenca artificiale, sepse modelet kanë një numër jashtëzakonisht të madh parametrash.
Çfarë do të bëjë komuniteti matematikor nëse IA-ja fillon të prodhojë dëshmi që shkencëtarët nuk mund t’i kuptojnë më?
Kjo pyetje shtrohet shpesh. Do ta shohim kur të vijë ai moment.
Për momentin, dëshmitë e prodhuara janë plotësisht të kuptueshme. Bëhet fjalë për matematikë të avancuar dhe ndonjëherë teksti është shkruar keq, por nuk kam parë asnjëherë që IA-ja të gjenerojë një dëshmi jonjerëzore dhe të pakuptueshme.
Nëse kjo do të ndodhte, do të përbënte vërtet një problem të madh shkencor që do të duhej zgjidhur.
Po sikur një dëshmi e tillë të prodhonte një rezultat të dobishëm dhe të zbatueshëm? A do t’ia vlente të përdorej pa u kuptuar?
Në të vërtetë, kjo është një situatë me të cilën shkencëtarët janë mjaft të mësuar.
Kur shfaqet një ide shumë e ndërlikuar dhe e rëndësishme, ne kalojmë javë duke u takuar dhe duke diskutuar vetëm për të, derisa ta qartësojmë.
Edhe kur një i ri mëson matematikë, situata në thelb është e ngjashme: një person shumë më i zgjuar i shpjegon gjëra që, në atë fazë, nuk kanë asnjë kuptim për të.
Puna shkencore nënkupton pikërisht përballjen me gjërat që nuk i kuptojmë mirë.
Nëse IA-ja do të më jepte një dëshmi të pakuptueshme të një rezultati të pabesueshëm, por do të ekzistonin arsye për të menduar se në të gjendej diçka e rëndësishme, do të isha shumë i kënaqur. Do ta shqyrtoja me interes.
Pyetja do të shtrohej ndryshe vetëm nëse asnjë njeri nuk do të mund ta kuptonte më arsyetimin e inteligjencës artificiale. Mirëpo, e kam të vështirë ta përfytyroj një skenar të tillë. Është ende herët për të menduar për këtë.
A mund të prodhojë IA-ja aq shumë rezultate interesante, saqë puna e matematikanëve të përfundojë duke u kufizuar në përzgjedhjen dhe kuptimin e tyre?
Duhet të mendojmë për këtë. Komuniteti po organizohet paralelisht me përparimin e mjeteve.
Është vërtet e mundur që një pjesë e punës sonë të përbëhet nga organizimi i këtyre njohurive.
Por shikoni se çfarë ndodhi me kalkulatorin. Gjatë shekujve XVIII dhe XIX, matematikanët kryenin përllogaritje të jashtëzakonshme. Pothuajse e gjithë kjo ekspertizë u vjetrua me shfaqjen e kalkulatorit.
Megjithatë, sot nuk e kaloj kohën duke u mahnitur nga të gjitha përllogaritjet që mund t’i prodhojë kompjuteri im dhe duke i provuar ato njëra pas tjetrës. E di se nuk kam nevojë t’i bëj vetë. Kjo ma liron kohën për detyra të tjera.
Cilat janë kufizimet e tanishme të inteligjencës artificiale në matematikë?
Është ende e vështirë t’i kërkosh ChatGPT-së ose Claude-it të shkruajë një arsyetim prej njëzet faqesh.
Modelet nuk e kanë aftësinë teknike për të administruar kontekste me përmasa shumë të mëdha. Ndërkohë, në matematikën bashkëkohore, një dëshmi prej njëqind faqesh është diçka e zakonshme.
Edhe kur drejtohet nga një ekspert, IA-ja gabon kur shtyhet deri në kufijtë e aftësive të saj. Prandaj është e domosdoshme që të rilexohet dhe të verifikohet gjithçka që ajo pretendon.
Kjo është çështje e etikës shkencore. Autori i një teksti është përgjegjës për gabimet që përmban ai. Publikimi i një teksti që nuk është rilexuar në hollësi përbën punë të papërgjegjshme dhe të dobët.
IA-ja mund t’ju sugjerojë gjithashtu ide dhe pika interesante arsyetimi pa i cituar siç duhet burimet e tyre. Duhet treguar kujdes i jashtëzakonshëm për këtë.
Mosreferimi i autorit të punimeve mbi të cilat mbështeteni është një problem i madh. Meqë IA-ja trajnohet duke u mbështetur në punën e të gjithë shkencëtarëve, ajo mund të priret t’i fshehë ose të mos i bëjë të dukshme punimet që ka përdorur.
Kujt duhet t’i atribuohet një përparim i arritur pjesërisht apo tërësisht nga inteligjenca artificiale?
Komuniteti po mendon aktivisht për këtë çështje.
Deklarata e fundit e Leiden-it, e cila përcakton disa parime të përgjithshme për përdorimin etik të IA-së në matematikë, hap edhe diskutimin për autorësinë.
Një makinë nuk mund ta marrë përsipër përgjegjësinë shkencore për një studim. Prandaj nuk është e arsyeshme që ajo të nënshkruajë si autore.
Megjithatë, është e arsyeshme të deklarohet se si është përdorur IA-ja. Kufiri mbetet i paqartë. Çfarë nënkupton përdorimi i inteligjencës artificiale? Sot, edhe një kërkim i thjeshtë në Google kalon përmes një shtrese të IA-së.
Por nëse inteligjenca artificiale ka dhënë një kontribut të rëndësishëm shkencor, është me rëndësi që kjo të deklarohet.
A duhet të ndryshojë mësimdhënia e matematikës në epokën e IA-së?
Të merresh me matematikë në një nivel të arsyeshëm kërkon përvetësimin e një numri jashtëzakonisht të madh konceptesh.
Nuk ekziston mënyrë tjetër për ta arritur këtë përveçse të mendosh vetë, pa telefon dhe pa kompjuter, për pyetje të vështira.
Prandaj, përdorimi i inteligjencës artificiale duhet të kontrollohet me shumë kujdes, ashtu siç kemi parashikuar periudha ushtrimesh pa kalkulator, sepse zotërimi i bazave të llogaritjes mendore është vendimtar.
Kolegët e mi, si në arsimin fillor, ashtu edhe në atë të lartë, po përballen me një problem jashtëzakonisht të vështirë mashtrimi në provime dhe detyra.
Megjithatë, IA-ja do të ketë edhe ndikime pozitive në arsim.
Një problem i vazhdueshëm është se nxënësit nuk bëjnë pyetje të mjaftueshme, sepse kanë frikë se mos duken të paditur. Inteligjenca artificiale i çliron nga ky shqetësim.
Për më tepër, ajo e demokratizon qasjen në informacionet matematikore të nivelit të lartë.
Një person që nuk u përket institucioneve të mëdha sot mund t’i parashtrojë IA-së një pyetje shkencore shumë të specializuar dhe të marrë një përgjigje mjaft të informuar. Kjo është diçka shumë pozitive.
Përse inteligjenca artificiale po përparon më shpejt në matematikë sesa në fizikë ose në shkencat e jetës?
Lidhja jonë me realitetin është më e dobët sesa në shkencat e forta eksperimentale. Matematika është para së gjithash tekst, ndërsa sistemet gjeneruese të inteligjencës artificiale janë ndërtuar pikërisht për ta përpunuar dhe prodhuar tekstin.
T’i bësh ato të zhvillojnë një eksperiment fizik është diçka krejt tjetër, megjithëse shumë njerëz po punojnë për këtë.
OpenAI dhe Anthropic kanë vendosur gjithashtu, për arsye të strategjisë tregtare, se matematika është me interes për to.
Matematika ka prestigj dhe lidhet me një përfytyrim të caktuar të inteligjencës. Disiplina jonë është gjithashtu e përshtatshme për verifikim. Kontrolli nëse një dëshmi matematikore është e saktë është shumë më pak subjektiv sesa vlerësimi i saktësisë së një përkthimi.
Në vitin 2023, gabimet e inteligjencës artificiale përbënin një sfidë të madhe. Prandaj, matematika ishte një terren ideal për prova.
E njëjta gjë vlen edhe për kodin kompjuterik: është tekst, mund të verifikohet dhe, për më tepër, ka rëndësi të jashtëzakonshme ekonomike.
Faktori i fundit që mund ta shpjegojë përparimin më të shpejtë të IA-së në matematikë është se kjo disiplinë funksionon brenda një kulture të shkencës së hapur.
Në shkencat klimatike ose në shëndetësi, mbledhja e të dhënave mund të kërkojë një ekspeditë në Antarktidë ose një provë mjekësore jashtëzakonisht të kushtueshme.
Meqë këto të dhëna kanë vlerë shumë të madhe, institucionet dhe kompanitë ka të ngjarë të jenë më ngurruese për t’i ndarë ato me një sistem të inteligjencës artificiale.
Në matematikë, përkundrazi, ne nuk punojmë me të dhëna pronësore dhe të ndjeshme. Pothuajse e gjithë literatura matematikore gjendet në internet./L’Express
