舒畅世界观察：超级人工智能帮助人类解决世界难题，有什么不好？ 最近看到一段视频，题目是《25位菲尔兹奖得主围攻OpenAI》。所谓“围攻OpenAI”显然带有吸引眼球的意味，但25位菲尔兹奖得主联名发表警告，是确有其事的。 他们认为，人工智能公司与数学界追求的目标正在发生严重错位。AI公司越来越喜欢把攻克著名数学难题当作衡量模型能力的“排行榜”，依靠大量AI代理、巨额算力和海量尝试，对数学问题展开工业化、饱和式攻击。这种方法可能大幅缩短解题时间，却也在改变传统数学研究方式。 这些数学家真正担忧的不是AI太聪明，而是 数学家失去了一种研究数学问题的方式，呃原本在这种方式当中他们可以创造和诞生新概念、新方法和新理论。如果AI只是高速解决世界难题，数学界却来不及理解、验证和消化（AI解决问题的方法可能是出乎数学家的思维、具有超高智商的），反而可能破坏孕育新思想的土壤。这份联名声明同时还提出了成果归属、引用规范和学术传承等问题。25位菲尔兹奖得主的联名声明。对于这些世界顶尖数学家的警告，我看懂了，能够理解，但也感到困惑。 但是如果从大的格局来看，人工智能能够解决人类几十年、几百年，甚至更长时间都无法解决的世界难题， 然而这些难题的解决往往对人类科学各个领域的进展具有极其重大的意义，那么使用AI尽早的解决这些问题，促进世界的发展，我们难道不应该感到高兴、感到庆贺吗？难道因为AI能力太强，能够解决人类解决不了的问题，就要限制它的使用，甚至限制它的发展？ 这使我想起中国古代的一个成语——“削足适履”。总不能因为担心AI的数学能力超过数学家，就要求限制AI的发展和应用，这种做法是不是有一点给人削足适履的感觉. 其实据我所知，AI本身应用于数学也可以也可能成为发现新方法、开辟新道路的工具。过去几年已经出现了一些很有说服力的实例。 新的矩阵乘法算法：2022年，Google DeepMind开发的AlphaTensor把寻找矩阵乘法算法变成一种“游戏”，让AI在巨大范围内探索新的计算步骤。结果，它发现了许多过去人类不知道、而且可以严格验证的新算法。其中，它改进了线性代数的矩阵的乘法方法，这是自1969年施特拉森算法问世以来，相关计算步骤首次得到突破性减少。（矩阵乘法广泛用于人工智能、图像处理和科学计算，因此这不只是“解答一道数学题”，而是AI发现了新的算法路径。——线性代数是理工大学基本数学内容之一 ，太过具体的内容就不说了 FunSearch发现组合数学的新结构：2023年，DeepMind与数学家乔丹·埃伦伯格等人合作，利用大语言模型开发FunSearch系统，研究著名的“帽集问题”（cap set problem）：在高维空间中，怎样选择尽可能多的点，同时避免任何三个点处在同一直线上。AI生成大量程序，再由计算机自动检验，最终发现了此前未知、优于人类已有结果的新构造方法。更重要的是，它输出的不只是一个数字，而是一套可以让数学家研究和理解的程序，从中可能提炼出新的数学规律和证明思路。
这两个例子说明，AI并不一定会扼杀数学创造力；相反，它也可能扩大数学家的探索范围，帮助人类发现过去难以找到的新方法。 科学技术始终在发展。数学家最初使用纸和笔，后来使用计算器，再后来使用计算机。没有人因为计算机的计算能力超过数学家，就主张放弃计算机，回到老祖宗使用算盘的年代。 最近a i已经帮助解决了一些世界难题，向前跨出了一大步。如果有一天，AI真的能够解决黎曼猜想、P与NP问题以及其他困扰人类几十年甚至上百年的数学难题，我首先感到的不是遗憾，而是庆贺。因为人类制造工具，本来就是为了突破自身能力的限制。
|
