Математик Теренс Тао рассказал, как использовал ChatGPT для решения задачи на MathOverflow.
Тао имел теоретические выкладки, но ему нужны были конкретные числа для проверки неравенств. Сначала он попросил AI написать код на Python, но столкнулся с проблемами работы кода и выбором параметров. После поэтапного диалога AI помог подобрать нужные параметры. Тао проверил результат коротким скриптом, который тоже предложил ChatGPT.
«Я не столкнулся ни с галлюцинациями, ни с другой ерундой, которую бывает генерирует ИИ», — пишет Тао.
Использование ChatGPT сэкономило Тао время — вручную задачи заняли бы несколько часов на программирование и отладку. Тао отмечает: «ИИ, видя мой контекст, заметил и исправил несколько моих математических ошибок до генерации кода». Без AI Тао не стал бы делать такой численный поиск, а ограничился только теорией.
Тао позитивно оценивает большие языковые модели, но сомневается в их способности приносить принципиальные открытия. Тем не менее, он видит перспективу LLM как полезных инструментов для исследователей.
Тао описывает будущее с «индустриальной математикой», где AI помогает группам работать над большими задачами. Он сравнивает это с мирами шахмат, где AI не заменил игроков, но изменил подход к игре. Тао уверен, что для больших результатов по-прежнему нужны и люди, и AI.
Недавно Google и OpenAI разрабатывали усовершенствованные AI для математики, но пока не выпустили их для широкой аудитории. Обе компании сообщили об успехах их моделей на Международной математической олимпиаде (IMO) и Международном командном студенческом чемпионате по программированию (ICPC), использовав универсальные модели, а не специализированные системы.
