Штучны інтэлект рашыў задачу Наўе—Стокса, якую людзі не маглі разгадаць 90 гадоў. Гісторыя, аднак, абярнулася скандалам

Калі мы назіраем за плынню ракі, завіхрэннямі дыму або прагназуем рух цыклонаў, мы абапіраемся на раўнанні Наўе—Стокса. Гэтая матэматычная мадэль, сфармуляваная ў пачатку XIX стагоддзя, апісвае паводзіны вязкіх вадкасцей і газаў.

Нягледзячы на штодзённае выкарыстанне гэтых формул у аэрадынаміцы і кліматалогіі, матэматыкі амаль стагоддзе не маглі даказаць іх абсалютную ўніверсальнасць. Праблема існавання і гладкасці рашэнняў раўнанняў увайшла ў спіс сямі «Задач тысячагоддзя», за разгадку кожнай з якіх Інстытут Клэя прызначыў прэмію ў мільён даляраў.

Як паведамляе выданне The New York Times, кампанія OpenAI афіцыйна заявіла пра вырашэнне гэтай гістарычнай задачы. Карпарацыя кінула на штурм матэматычнай праблемы групоўку з 10 тысяч аўтаномных агентаў штучнага інтэлекту, кіраваных новай унутранай мадэллю, якая значна пераўзыходзіць нядаўна прадстаўленую GPT-6 Astra.

Вынік даследавання аказаўся парадаксальным. Штучны інтэлект рашыў задачу праз абвяржэнне: ён даказаў, што раўнанні працуюць не заўсёды, і знайшоў умовы, пры якіх яны ламаюцца. Алгарытм змадэляваў сітуацыю, калі вадкасць за канечны час дасягае бясконцай хуткасці (што супярэчыць законам фізікі), абвергнуўшы гіпотэзу пра ўніверсальнасць матэматычнай мадэлі. Як адзначае выданне Science, гэты прарыў каштаваў каля 10 мільёнаў даляраў. За 88 гадзін бесперапыннай працы нейрасеткавыя агенты абмяняліся трыма мільёнамі паведамленняў і згенеравалі 130 мільярдаў токенаў. OpenAI абвясціла, што не прэтэндуе на мільённы прыз ад Інстытута Клэя.

Ці можа нейрасетка падглядаць рашэнні ў карыстальнікаў

Трыумф OpenAI адразу выклікаў сумневы ў яго самастойнасці. Выданне The Verge звяртае ўвагу на гучны скандал, які выбухнуў за дзень да афіцыйнага прэс-рэлізу карпарацыі. Матэматык з Нью-Ёркскага ўніверсітэта Трыстан Бакмайстар і даследчык кампаніі Anthropic Левент Альпёгэ на працягу апошняга года інтэнсіўна працавалі над гэтай жа праблемай.

У сваіх пошуках яны выкарыстоўвалі інструмент Codex, які належыць OpenAI. У канцы жніўня навукоўцы здолелі знайсці рашэнне для роднасных ураўненняў Эйлера і пачалі перакладаць доказ са спецыфічнай машыннай мовы ў фармат, зразумелы для акадэмічнай супольнасці.

3 верасня Бакмайстар напісаў ліст кіраўніцтву OpenAI, паведаміўшы пра хуткую публікацыю прарыўнога даследавання, чарнавікі якога навукоўцы захоўвалі ў сістэмах карпарацыі. Паводле інфармацыі Бі-Бі-Сі, менавіта пасля гэтага ліста OpenAI сканцэнтравала сваю вылічальную магутнасць на задачы Наўе—Стокса. Бакмайстар наўпрост спытаў у прадстаўнікоў кампаніі, ці мела іх новая мадэль доступ да прыватных сесій у Codex, аднак не атрымаў выразнага адказу.

Афіцыйна OpenAI заяўляе, што не выкарыстоўвала канкрэтных карыстальніцкіх даных наўмысна. Разам з тым у блогу кампаніі прызнаецца: абязлічаная інфармацыя ад працы матэматыкаў з іх прадуктамі магла быць паглынутая мадэллю падчас навучання. Прадстаўнік OpenAI Себасцьян Бубек адхіліў абвінавачванні ў плагіяце, заявіўшы, што канчатковыя доказы машыны і людзей істотна адрозніваюцца.

Чаму вырашэнне такіх задач штучным інтэлектам шкоднае

Незалежна ад таго, ці мела нейрасетка доступ да чарнавікоў, сам факт рашэння Задачы тысячагоддзя за трое сутак ставіць пад сумнеў традыцыйныя падыходы ў матэматыцы. Брытанская The Guardian заўважае, што незалежныя даследчыкі пазбаўленыя доступу да вылічальных магутнасцей коштам дзясяткі мільёнаў даляраў, таму канкураваць з карпаратыўнымі серверамі становіцца немагчыма.

Адзін з найвыдатнейшых матэматыкаў сучаснасці Тэрэнс Таа апісаў гэты крызіс праз трапную метафару. Паводле яго слоў, каштоўнасць складаных задач палягае ў самім працэсе іх рашэння, які развівае чалавечы розум.

«Гэта ўсё роўна што хадзіць у трэнажорную залу з мэтай падняць вагу сто разоў, — адзначае прафесар. — Цяпер жа ШІ вырашае пытанні, не здабываючы з іх ніякай каштоўнасці. Гэта як мець машыны, якія будуць падымаць за вас штангу».

На думку навукоўца, калі алгарытмы пачнуць вырашаць самыя складаныя праблемы з мінімальным умяшаннем чалавека, гэта можа прывесці да паслаблення фундаментальнага разумення матэматыкі самімі людзьмі.

• 16
• 0
• 0
• 3
• 4
• 0
• 2
• 0