Riassunto:
L'11 ottobre è stata fondata presso l'Università di Tsinghua l'Alleanza del Laboratorio di Matematica e Intelligenza Artificiale Yau. Essa prevede di riunire circa 1.000 matematici e ricercatori per promuovere l'integrazione di intelligenza artificiale, matematica e ricerca interdisciplinare. Il vincitore della medaglia Fields e presidente della Tsinghua University, il professor Qiu Chengtong, è il leader dell'alleanza. Ha affermato che la Cina è ancora in ritardo rispetto agli Stati Uniti nell’uso dell’intelligenza artificiale per promuovere la scienza all’avanguardia, e che le sue capacità di ricerca scientifica nazionale su modelli di grandi dimensioni non sono ancora ai livelli più avanzati a livello mondiale. L'alleanza spera di integrare talenti e risorse per sviluppare in modo indipendente modelli speciali per le scienze matematiche.
L'alleanza è costituita congiuntamente da otto istituzioni, tra cui l'Accademia Qiuzhen dell'Università di Tsinghua, il Centro di scienze matematiche Yau Shing-tung dell'Università di Tsinghua, l'Istituto di matematica applicata di Pechino Yanqi Lake, il Centro di matematica Morningside dell'Accademia cinese delle scienze, l'Istituto di matematica e studi interdisciplinari di Shanghai, il Centro Yau Shing-tung della Southeast University, l'Istituto di matematica e scienze interdisciplinari Hetao (Shenzhen) e l'Istituto Zhizhen di Matematica Interdisciplinare dell'Università Cinese di Hong Kong. Il primo laboratorio di matematica e intelligenza artificiale si trova presso l'Accademia Tsinghua Qiuzhen ed è istituito congiuntamente con il Centro di scienze matematiche Yau; l’alleanza prevede inoltre di costruire laboratori a Pechino, Shanghai, Nanchino, Shenzhen e Hong Kong per collaborare condividendo risorse di formazione sui modelli, biblioteche matematiche formali e piattaforme di potenza di calcolo.
L'obiettivo attuale dell'alleanza include lo sviluppo di grandi modelli specifici della matematica, l'uso dell'intelligenza artificiale per assistere nella scoperta di congetture e nella dimostrazione formale, lo sviluppo di un'intelligenza artificiale spiegabile e la promozione dell'intersezione tra matematica e informatica quantistica, scienze della vita, finanza e altri campi. L'alleanza prevede inoltre di svolgere formazione di talenti e cooperazione internazionale e di istituire il "Journal of AI-Assisted Mathematics". L'evento dell'establishment ha annunciato più di dieci risultati e direzioni di ricerca, che coinvolgono la geometria, l'informatica quantistica, le scienze della vita, nonché problemi matematici come la congettura di Arnold degenerata e la congettura di Sylvester. La maturità di questi progetti non è la stessa. Alcune sono direzioni di ricerca e non possono essere considerate risultati completi e sottoposti a revisione paritaria.
Un caso che ha attirato l'attenzione è la collaborazione tra il Centro di scienze matematiche Tsinghua Yau e l'Istituto di matematica e studi interdisciplinari di Shanghai per studiare le sfere omotopiche a sette dimensioni. Il documento di ricerca, attualmente disponibile come prestampa, riporta che le sfere omotopiche lisce a sette dimensioni per tutte le 28 classi di diffeomorfismi orientati costruiscono metriche Riemanniane con curvatura della sezione trasversale strettamente positiva. Secondo l’alleanza, l’intelligenza artificiale aiuta il team a esplorare strategie di dimostrazione e a semplificare i calcoli; il sistema di algebra computazionale viene utilizzato per verificare identità e limiti di intervalli e generare certificati di calcolo riproducibili. L'ideazione della ricerca, la dimostrazione e la dimostrazione finale sono ancora intraprese dai matematici, quindi questo risultato non è dimostrato in modo indipendente dall'intelligenza artificiale.
La capacità dell'intelligenza artificiale di generare risultati matematici in batch ha anche innescato discussioni sugli standard accademici. Xi Nanhua, accademico dell'Accademia cinese delle scienze e presidente della Società matematica cinese, ha sottolineato che il ritmo con cui le aziende rilasciano risultati generati dall'intelligenza artificiale è in conflitto con la tradizione di verifica rigorosa e revisione tra pari nella comunità matematica, e contenuti errati che non sono stati completamente testati potrebbero trapelare; ritiene che la comunità matematica e l’industria dell’intelligenza artificiale debbano stabilire congiuntamente regole riconosciute da tutte le parti. Recentemente, OpenAI ha divulgato una serie di manoscritti matematici e materiali di prova generati da modelli interni. Il suo magazzino ufficiale elenca attualmente 719 manoscritti, divisi in 372 gruppi, e spiega che i risultati sono in diverse fasi di verifica. Circa il 42% dei risultati principali sono stati formalizzati da Lean, e potrebbero esserci ancora problemi con i risultati non ancora formalizzati. Ciò evidenzia anche che oltre a migliorare l’efficienza dell’esplorazione, la ricerca matematica assistita dall’intelligenza artificiale deve anche risolvere i problemi di verifica, riproduzione e attribuzione di responsabilità.
Qiu Chengtong ritiene che l'intelligenza artificiale possa generare un gran numero di prove e risultati di calcoli, ma sollevare nuove domande penetranti e formare l'intuizione matematica e il giudizio creativo sono ancora ruoli importanti dei ricercatori umani. Una volta stabilita l’alleanza, la chiave del suo lavoro successivo sarà come trasformare le grandi capacità dei modelli in scoperte matematiche verificabili e stabilire standard accademici corrispondenti.
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