Riassunto:
Dopo l'annuncio del mese scorso dell'utilizzo di modelli interni all'avanguardia per risolvere uno dei problemi aperti più importanti della matematica, OpenAI ha lanciato ancora una volta un "blockbuster" nella comunità dei matematici. Il 6 ottobre, ora locale, OpenAI ha annunciato una serie di nuovi risultati di ricerca matematica generati da modelli interni di intelligenza artificiale all'avanguardia, per un totale di 372 serie di risultati, che coprono un gran numero di problemi irrisolti a lungo termine in matematica e informatica teorica. OpenAI ha affermato che questi risultati hanno risolto problemi aperti da tempo o hanno raggiunto progressi sostanziali.
Ulteriori informazioni:
https://github.com/openai/math
La portata di questa versione supera di gran lunga le scoperte precedenti in un singolo problema matematico. Questa volta OpenAI ha divulgato centinaia di risultati di ricerca, inclusi 722 articoli o manoscritti correlati, corrispondenti a 372 diversi set di risultati matematici. L’azienda ha anche rilasciato informazioni come un riepilogo di alcuni processi di inferenza del modello, il consumo di risorse di calcolo e il numero di problemi tentati, sperando di consentire alla comunità matematica di valutare in modo più completo i risultati di queste IA.
OpenAI ha affermato che questi risultati provengono da un modello interno all'avanguardia che non è ancora ufficialmente aperto al pubblico. A differenza del precedente sensazionale problema dell'equazione di Navier-Stokes, questa versione non si concentra su un determinato campo della matematica, ma copre molte direzioni come la teoria dei numeri, la geometria algebrica e l'informatica teorica. Alcuni di questi problemi hanno lasciato perplessi i matematici per anni, addirittura decenni.
Secondo i dati rilasciati da OpenAI, in media ogni risultato utilizza risorse di calcolo equivalenti a circa 3 ore di riflessione continua su ChatGPT Pro. Ciò significa che questi risultati non sono semplicemente generati da una singola richiesta di chat, ma sono ottenuti sulla base di calcoli approfonditi, tentativi ed errori. OpenAI ha anche pubblicato statistiche sui problemi che il modello ha cercato di risolvere, sperando che il mondo esterno potesse comprendere il tasso di successo e il costo computazionale dietro questi risultati.
Questa versione riflette anche il tentativo di OpenAI di cambiare il modo in cui in passato rilasciava risultati matematici dell'intelligenza artificiale. In precedenza, quando le società di intelligenza artificiale annunciavano importanti scoperte matematiche, spesso le annunciavano direttamente attraverso blog aziendali o comunicati stampa, lasciando ai matematici il compito di giudicare se i risultati fossero affidabili. Questa pratica ha causato insoddisfazione nella comunità matematica, perché la ricerca matematica si basa fortemente su dimostrazioni rigorose, peer review e chiara attribuzione di paternità e contributo.
A tal fine, OpenAI ha istituito un gruppo consultivo sulla matematica e l'intelligenza artificiale e ha invitato esperti, tra cui noti matematici, per discutere su come pubblicare i risultati matematici generati da queste IA. OpenAI ha dichiarato questa volta di aver fatto riferimento al consiglio di questa organizzazione di consulenza indipendente, di aver reso pubblici i risultati nel repository GitHub e di aver fornito un meccanismo di modifica e citazione del documento in modo che i ricercatori possano apportare revisioni dopo aver scoperto problemi, pur conservando record di ricerca più chiari.
Alcuni risultati forniscono anche una prova formale del Lean. Lean è uno strumento software che consente ai computer di verificare dimostrazioni matematiche. Convertendo le dimostrazioni matematiche in una forma verificabile da Lean, i ricercatori possono confermare in modo più rigoroso se esistono scappatoie logiche nelle dimostrazioni generate dall’intelligenza artificiale. OpenAI ha dichiarato di aver formalizzato un gran numero di risultati e continuerà ad aggiornare il magazzino dopo aver ottenuto prove più formali.
Tuttavia, questa versione di OpenAI non significa che tutti questi risultati matematici siano stati riconosciuti dalla comunità dei matematici. Sono appena stati resi pubblici un gran numero di documenti e i matematici devono ancora leggerli tutti, esaminarne le dimostrazioni e giudicare quanto siano significativi i risultati. Per i problemi matematici complessi, c’è un grande divario tra “l’intelligenza artificiale afferma di risolverlo” e “la comunità matematica conferma di risolverlo”.
In effetti, questo è uno dei motivi importanti per cui questo incidente ha suscitato polemiche. Alcuni nella comunità matematica credono che le società di intelligenza artificiale stiano producendo risultati matematici a una velocità senza precedenti, ma il tradizionale sistema di ricerca matematica non ha abbastanza tempo per verificare questi risultati. Se le aziende continuano a pubblicare grandi quantità di risultati non sottoposti a peer review, i matematici potrebbero dover dedicare molto tempo a vagliarli alla ricerca di ciò che è veramente prezioso.
Questa preoccupazione è stata pienamente esposta quando OpenAI ha annunciato in precedenza la sua soluzione al problema Navier-Stokes. Il matematico Tristan Buckmaster ha pubblicamente messo in dubbio il processo di OpenAI per ottenere idee di dimostrazione rilevanti e ha affermato che lui e il matematico antropico Levent Alpöge hanno già compiuto importanti progressi in direzioni correlate in precedenza. Nella comunità dei matematici è scoppiato un acceso dibattito su chi abbia proposto per primo le idee chiave dei risultati della ricerca e su come le aziende di intelligenza artificiale dovrebbero identificare le proprie firme e contributi.
OpenAI ha negato le accuse pertinenti, ma l'incidente ha portato la comunità matematica a discutere seriamente una questione precedentemente più distante: quando l'intelligenza artificiale può completare in modo indipendente un lavoro di ricerca che solo i migliori matematici potevano gestire in passato, come dovrebbero essere definiti i tradizionali "autore", "scopritore" e "contributo alla ricerca".
Questa pubblicazione non è quindi solo la pubblicazione di una serie di articoli matematici, ma anche un esperimento sulla direzione futura dei modelli di ricerca matematica. In passato, i matematici potevano impiegare mesi o addirittura anni per studiare un problema aperto. Ora, un modello di intelligenza artificiale all’avanguardia può risolvere centinaia o più problemi contemporaneamente con l’investimento di ore di risorse informatiche. Anche se la stragrande maggioranza di essi alla fine non viene stabilita, purché alcuni risultati siano veramente corretti, l’efficienza della ricerca potrebbe superare di gran lunga quella dei tradizionali metodi di ricerca umana.
OpenAI ritiene che lo scopo di questi risultati non sia quello di sostituire i matematici, ma di ampliare i confini della conoscenza matematica. La società ha dichiarato che spera di consentire ai matematici di studiare ulteriormente i risultati prodotti da queste IA attraverso seminari, conferenze e progetti di ricerca specializzati in futuro, e di aiutare la comunità scientifica a capire come l'intelligenza artificiale genera queste nuove idee matematiche.
Allo stesso tempo, OpenAI si sta ancora preparando a rendere pubblici i modelli che hanno prodotto questi risultati in futuro. La società ha affermato che spera di consentire agli scienziati di utilizzare direttamente i sistemi di intelligenza artificiale più avanzati per risolvere problemi in matematica e in altri campi scientifici dopo ulteriori valutazioni di sicurezza e capacità.
Questo è anche l'aspetto più degno di nota di questo incidente. Negli ultimi anni, i progressi dell’intelligenza artificiale nel campo della matematica si sono manifestati principalmente nel miglioramento delle domande di concorso, dei test standardizzati e delle capacità di dimostrazione ausiliaria. Ora, l’intelligenza artificiale ha iniziato a partecipare direttamente alla ricerca matematica reale e a generare centinaia di risultati di ricerca candidati. Se una parte considerevole di essi verrà finalmente verificata dalla comunità matematica, significherà che l'intelligenza artificiale è gradualmente passata allo stadio di "strumento di ricerca" da "strumento di risoluzione di problemi" nel campo della matematica.
Ma allo stesso tempo, la quantità non è sinonimo di qualità. La vera domanda a cui la comunità matematica deve rispondere non è quanti documenti l’intelligenza artificiale produce contemporaneamente, ma quanti di essi possono resistere a una rigorosa revisione tra pari, quanti di essi contengono idee veramente originali e quanti di essi possono spingere altri matematici a risolvere ulteriormente problemi precedentemente irrisolvibili.
Indipendentemente dal risultato finale, l'annuncio di centinaia di risultati matematici contemporaneamente da parte di OpenAI significa che il rapporto tra l'intelligenza artificiale e la ricerca matematica sta subendo cambiamenti fondamentali. In passato, gli esseri umani erano preoccupati se l’intelligenza artificiale potesse risolvere problemi matematici. Ora la domanda più realistica è diventata: quando l’intelligenza artificiale inizierà a produrre risultati matematici a una velocità di gran lunga superiore a quella dei gruppi di ricerca umani, come dovrebbero i matematici umani verificare, comprendere, vagliare e utilizzare questi risultati?
E questo cambiamento potrebbe essere appena iniziato.
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