Google Deepmind и OpenAI сообщили, что их искусственный интеллект достиг уровня золотой медали на Международной математической олимпиаде (IMO). Важно, что AI-системы решали задачи только с помощью обработки естественного языка, без использования символических инструментов во время самого решения. Однако вспомогательные средства, такие как верификаторы, могли применяться на этапе обучения.
Исследователь Deepmind Эндрю Лампинен отмечает, что это часть “долгосрочного сдвига”, который приближает AI к человеческому интеллекту. Этот успех ставит под сомнение давнюю позицию, что формальная обработка символов является основной для сложных логических рассуждений.
В эпоху классического AI (“Good Old-Fashioned AI”, GOFAI) интеллект определяли как манипулирование конкретными символами. Даже сегодня сторонники нейро-символических методов считают, что “чистая манипуляция символами — единственный ‘реальный’ интеллект“, как написал Лампинен в X. С их точки зрения глубокое обучение должно только помогать точному символическому решателю.
Гибридный подход уже дал результаты: система AlphaProof от Deepmind год назад взяла серебро на IMO, используя формальный, проверяемый язык. Но, по мнению Лампинена, этот метод “совершенно неправильно представляет реальный интеллект”.
Лампинен считает, что для людей математические символы — это “инструменты, которым нас учат пользоваться”, а не жесткие рамки. В подкасте он пояснил: “символ обретает смысл только через использование и общее согласие”, напоминая идеи Витгенштейна. Символ значит что-то “для кого-то”, и потому его смысл субъективен.
Даже в формальной математике интуитивный, субъективный уровень крайне важен. В статье Лампинена с коллегами приводятся слова математиков: прогресс делают именно “идеи за пределами манипуляций“, а не “игра с бессмысленными токенами”. Человеческая интуиция помогает находить путь среди огромного числа логических вариантов.
Результаты IMO подтверждают эту точку зрения. Модели глубокого обучения, работающие только с естественным языком, теперь выходят на человеческий уровень. Как сообщается, Google Gemini Deep Think использует специальные методы обучения с подкреплением и выделяет дополнительное “время на размышления”, а система OpenAI — универсальна для рассуждений и может искать решение в течение многих часов.
По мнению Лампинена, символические инструменты останутся — но просто как инструменты, а не как основа интеллекта. Чтобы АИ реально принес пользу в математике, ему придется научиться думать не только часами, а месяцами и годами, как это делают люди, чтобы добиться прорыва.
