Ложная слепота математиков, часть 2 [начало здесь] Так, в прошлом посте получился какой-то недостаточный флекс автографом Питера Уоттса – поэтому вот вам фотка покрупнее того, что он написал! Но вернемся теперь к математикам. В обсуждении выложенной OpenAI кучи решений видных открытых задач высказывалось много таких мнений: «Настоящая ценность для человечества заключается не в самом решении как таковом, а в том, что есть люди, которые его понимают». Звучит красиво, но у меня что-то нет уверенности, что я согласен с этим тезисом. Вот взять, к примеру, Перельманово доказательство гипотезы Пуанкаре: почему меня (вместе с остальным человечеством) должна так сильно греть мысль о том, что по всему миру наскребется от силы сотня математиков, реально понимающих это доказательство на детальном уровне? Действительно ли тут основная ценность именно в этом «кто-то где-то из людей это понял»? Или всё-таки здесь имеются в виду последствия второго порядка, типа «раз это поняли и осмыслили, то смогут использовать в дальнейшем развитии математики, а также найдут направления переноса в другие области знаний и в практическое применение»? И где-то на этом моменте дискуссия переходит на уровень «а смогут ли ИИ обеспечивать эти последствия второго-третьего порядка, или нет?». Ну то есть, к примеру, сейчас с этим массовым дропом решений от OpenAI у человечьих математиков очевидно прибавилось работы по их объяснению друг другу более понятным языком. Но, может быть, AI и с этой работой по «разжевыванию» полученных результатов вполне сможет в итоге справиться? Просто, я думаю, рою агентов Альтмана такую задачу никто специально не ставил – но я не вижу каких-то принципиальных причин, почему нейронки обязательно должны быть плохи в написании математических работ в более «привычном» людям виде, если их специально заточить на это. Дальше становится чуть сложнее, потому что вопросы вроде «а сможет ли ИИ не только подбирать решения к уже существующим задачам, но и придумывать для себя новые интересные направления для исследования?» пока не имеют очевидного ответа. Но, опять же, – как бы нет уверенности, что этим в итоге не закончится? Александр Куликов (из недавнего подкаста Подлодки про AI в математике, который я уже рекомендовал) вот не исключает вероятности того, что к этому всё идет. Можно представить, что в Прекрасном Мире Будущего ИИшки будут вполне эффективно закрывать полный цикл математических исследований: от формирования интересных гипотез для расширения научного фронтира до придумывания новаторских способов их доказать и поиска наиболее перспективных вариантов внедрения результатов в другие науки (и в практически-полезные применения). А люди не то чтобы будут принципиально неспособны понять какое-то отдельное доказательство – скорее, общий темп прогресса в этой области будет на много порядков превышать способность «базовых» математиков поспевать за ним. Ну и еще и финансировать их в этом будет мало желающих – зачем, если ИИ уже делает всё то же самое в сотни раз дешевле и эффективнее? В принципе, как-то так и может выглядеть итоговая потеря контроля людей за собственным будущим. Когда так называемый «human in the loop» в производственной цепочке интеллектуального труда вместо ключевого создающего ценность фактора становится костылем, ограничивающим скорость этого процесса.