Connect with us

Привет, что-то ищете?

The Times On Ru
  1. The Times On RU
  2. /
  3. Технологии
  4. /
  5. Академик Борис Кашин прокомментировал письмо взбунтовавшихся против ИИ математиков

Технологии

Академик Борис Кашин прокомментировал письмо взбунтовавшихся против ИИ математиков

Академик РАН объяснил, почему искусственный интеллект не вытеснит математиков

«Серьезное несоответствие между применением ИИ и математикой», – так озаглавили ученые свое открытое письмо, которое появилось на днях  на портале  Math and AI. Эту декларацию, в которой говорится о негативном влиянии ИИ на традиционные подходы в математике, подписали 25 лауреатов престижной математической премии Филдса (аналога Нобелевки).

Академик РАН объяснил, почему искусственный интеллект не вытеснит математиков ©/Ingram Images/ Global Look Press

Случайно ли, что данное письмо появилось после того, как  новая модель ИИ, разработанная компанией OpenAI нашла решение одной из семи математических «задач тысячелетия» — проблемы Навье-Стокса? Думаю, что эти два события взаимосвязаны, хотя в декларации именно эта работа и не упоминается.

Письмо начинается с признания того, что математические возможности больших языковых моделей (LLM) значительно улучшились, причем, не за годы, а за всего за несколько месяцев! Примером тому – появившаяся у ИИ способность решать основные нерешенные проблемы во многих областях математики. Однако ученые, среди которых и лауреат 2026 года Ю Дэн, и его коллега, «взявший» медаль Филдса 1978 года Пьер Делинь, и четверо математиков с советскими и российскими корнями – Максим Концевич (медаль Филдса 1998 года), Андрей Окуньков (2006 год), Станислав Смирнов (2010), Ефим Зельманов (1994), выражают свое несогласие с тем, что стремление компаний, занимающихся искусственным интеллектом, решать математические задачи в качестве эталона наносит ущерб науке математике и математическому сообществу. 

«Цели компаний, занимающихся ИИ, и цели математического сообщества серьезно расходятся», – пишут они. 

В частности, традиционные математические исследования «занимаются изучением основных структур форм, чисел и природных явлений». Громкие открытия в математике, по словам авторов письма, всегда изучались сообществом математиков в ходе длительного и трудного процесса обсуждений, дискуссий и упрощений, годящихся для вузовских учебников. Эти процессы неизменно требуют времени и основаны на человеческом взаимодействии, отсылкам к предыдущим работам.

«Математическое сообщество во многом функционирует как миниатюрная версия человечества, – пишут математики. –  Оно состоит из людей, использующих самые разнообразные подходы, объединенных общими ценностями». 

Дальше авторы письма переходят к обсуждению сущности искусственного разума и его математических результатов. 

Решение задач, по их словам,  это всего лишь инструмент и средство достижения главной цели — концептуального понимания и проницательности. 
  «Но так инструмент можно легко обратить против главной цели – против развития понимания природы и способности формулировать новые вопросы и идеи, – пишут лауреаты престижной награды. – Системы ИИ становятся все более способными напрямую воспроизводить результаты такой работы, и эти цели перестают совпадать».

Еще одни вопрос: кто должен позаботиться о развитии идей разработанных с помощью ИИ и их интеграции в математический канон? Без желающих делать это ученых они «никогда не воплотятся в жизнь в полной мере, и важнейшая цепочка передачи знаний между математиками будет утрачена», – пишут ученые.

Кроме самого процесса научного творчества, который так нужен человеку, ИИ, по словам авторов письма,  вызывает серьезные вопросы,  с которыми сталкиваются и другие творческие профессии, – об авторстве и плагиате. 

Но есть и более серьезные опасения: по мере того, как ИИ меняет способы выполнения работы, важно не потерять последовательность, не упустить по мере решения задачи того, чего эта работа изначально должна была достичь.

В заключении математики все-таки признают, что не исключают того, что  искусственный интеллект открывает потенциал для улучшения и ускорения подлинного изучения и понимания математики, и ученые должны будут адаптироваться к этим изменениям различными способами. Однако, по их словам, в математическом сообществе, в компаниях-разработчиках надо срочно решить, как управлять этой новой технологией, чтобы наступающие изменения принесли пользу, а не оказали разрушающее воздействие.

По словам академика РАН, математика Бориса Кашина, чья деятельность связана, в том числе, с быстрой обработкой больших объемов данных, что необходимо для развития ИИ, пока серьезных оснований говорить о закате профессии математика нет. 

–  Действительно, на наших глазах, особенно в последние месяцы, происходит взрывной рост возможностей ИИ, что ставит перед математическим сообществом ряд важных проблем, – говорит Кашин. – Но авторы письма, остановившись на внутренних проблемах нашей науки, забыли о главном: ИИ дает уникальные возможности получения новых знаний, что крайне важно как  для приложений, так и для развития самой математики.

  Источником развития науки авторы видят решения знаменитых проблем, сформулированных ведущими учеными. С этим трудно согласиться. В математике, как и в других областях науки, выбор приоритетов, нередко, носит субъективный характер и связан, к сожалению, с борьбой за  престиж и связанное с ним финансирование. Но, как писали классики, главный критерий истины – практика. Имею в виду в данном случае объективную важность конкретного научного результата. И здесь очевидна положительная роль ИИ.

–  Я бы уточнил, что это, скорей, опровержение гипотезы о регулярности решений системы уравнений Навье-Стокса. Эти уравнения исключительно важны для практических задач гидродинамики. И многие десятилетия используются в расчетах. Результат ИИ (если, конечно, проверка покажет, что все сделано правильно) говорит о том, что эта система не вполне отражает физическую  реальность, а значит,  со временем она будет уточнена.

– После открытия Коперника о вращении Земли вокруг Солнца еще долго пользовались древней моделью Птолемея…

– Огромные вычислительные мощности конечно необходимы. Но дело не в вероятностях. Нейросети собрали вместе и переработали колоссальный объем информации, идеи и методы, найденные учеными разных стран и эпох. При этом вопрос о том, почему нейросети столь эффективны, далек от своего решения. Должен вспомнить при этом нашего соотечественника, крупнейшего математика XX века Андрея Николаевича Колмогорова, чей результат 1957 года дает некоторое теоретическое обоснование успеха нейросетей.

– Вопрос философский. Считаю, что без подпитки от математиков ИИ не сможет выйти на новый супер-уровень. Человеческое сознание связано с окружающим миром и все богатство его взаимодействия позволяет находить новые идеи. Сам ИИ на это не способен, потому что у него нет контактов с внешним миром. Человек нужен ему для обогащения новыми фактами и идеями.

Оставить комментарий

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Стоит Посмотреть


Стоит Посмотреть

Новости По Дате

Сентябрь 2026
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930  

Вам может быть интересно:

Общество

Сотрудницу салона красоты арестовали за драку с полицией Сотрудница салона красоты на юго-западе Москвы арестована за нападение на полицейских. Инциденту предшествовал визит в парикмахерскую...

Политика

Склады, терминалы и бизнес-центры: список целей на Украине растет Российские войска продолжают беспрецедентную по своей интенсивности воздушную кампанию против Киева и объектов военной инфраструктуры...

Авто

Корпорация Stellantis представила грузовик Ram Chassis Cab 2027 модельного года с пакетом Night Edition, делающим его брутальную внешность ещё более эффектной. Ram Chassis Cab...

Технологии

Первые насекомые были полуводными амфибиями с лопастями и брюшком как у краба То, что считалось обычным ювенильным ракообразным из каменноугольного периода, внезапно превратилось в...