Az AI lerövidítheti, de el is szegényítheti a matematikát

A vita hátterében az áll, hogy az OpenAI újabb áttörést ért el, ám a forrás szerint ezt nem lelkes fogadtatás követte, hanem egyre élesebb bírálatok. A HVG által idézett álláspont szerint a matematikusok problémája nem pusztán az, hogy a mesterséges intelligencia eredményeket ad, hanem az is, hogy miként jut el ezekhez.

Terence Tao, a Kaliforniai Egyetem, Los Angeles professzora a Big Think YouTube-csatornájának adott interjúban egy kiránduláshoz hasonlította a tudományos munkát. A példájában a kutatók egy vízesést keresnek, térképet készítenek, időnként eltévednek, és útközben más érdekes jelenségeket is felfedeznek. Szerinte az AI-eszközök ehhez képest olyanok, mint egy helikopter: közvetlenül odavisznek a célhoz, de nem tanítják meg, hogyan lehet eljutni oda.

Tao szerint rövid távon a mesterséges intelligencia matematikai használata kedvezőnek tűnhet, mert kevesebb hibát vét, és gyorsabban talál megoldásokat. Figyelmeztetése szerint azonban ez a fajta előrehaladás akadályozhatja annak kialakulását, hogy új matematikusok ne csak a „nyers” eredményt adják meg, hanem el is tudják magyarázni, mitől értékes az adott eredmény.

A forrás kiemeli, hogy Tao véleménye különösen nagy súllyal esik latba: a UCLA professzora 2006-ban kapta meg a Fields-érmet, amelyet a matematika egyik legrangosabb elismeréseként tartanak számon.