DARPA запускает expMath: ИИ должен «экспоненциально» ускорить математику
Агентство DARPA (то самое, из которого вырос интернет) считает, что математика развивается слишком медленно. Исторически, темпы роста публикаций в математике (<1% в год) сильно уступают другим наукам (средний 4.1%, с пиками до 8-25% в физике/биологии в периоды прорывов). DARPA хочет радикально изменить эту ситуацию с помощью Искусственного Интеллекта.
🏅 Новый проект expMath ставит амбициозную цель — создать ИИ-соавтора для математиков.
Этот ИИ должен уметь автоматически декомпозировать утверждения на естественном языке на повторно используемые леммы (auto decomposition), а также формализовывать эти леммы (переводить в формальное доказательство) и деформализовывать (переводить формальное доказательство обратно в понятный текст) – так называемый auto(in)formalization. По сути, нужен ИИ-помощник уровня «аспиранта-математика», способный помогать с доказательствами.
☝️ Однако существует фундаментальная проблема: современные AI, включая новейшие модели OpenAI, провально справляются даже с базовой математикой уровня выше школьного, не говоря уже о сложных доказательствах и работе с абстракциями. Это потребует создания чего-то вроде «цепи рассуждений (chain-of-thought) на стероидах».
Как этого достичь, пока неясно, и мнения расходятся.
Руководитель программы в DARPA склоняется к развитию байесовского вывода на больших языковых моделях (LLM), что кажется «очевидным» путем с использованием текущих технологий. В то же время другие эксперты сомневаются в возможностях LLM и считают, что необходимо истинное математическое мышление. В качестве альтернатив предлагаются модели, основанные на геометрическом (визуальном) или даже аудиальном (по аналогии с тем, как некоторые математики "слышат" числа) моделировании. Программа рассчитана на 3 года – нетипично долгий срок для DARPA, что подчеркивает сложность поставленной задачи.
Посмотрим, что получится через 3 года или ИИ просто «сгаллюцинирует» Великую теорему Ферма.
>>Click here to continue<<