Le mathématicien de Cornell, Strogatz, a divisé le rôle des ordinateurs en mathématiques en trois étapes : serviteur, éclaireur et oracle. L’IA ne donne désormais que des réponses mais aucune raison. Les mathématiques devront peut-être passer à la vérification médicale, au prix d’une perte de certitude absolue. (Supplément de référence : OpenAI a rejeté 722 articles de mathématiques à la fois, et les années de travail acharné de certains chercheurs sont revenues à zéro du jour au lendemain.) Les mathématiciens disent que l'IA est en train de devenir un « oracle », ce qui signifie qu'elle donne des réponses apparemment correctes, mais ne peut pas en expliquer les raisons, et que les humains ne peuvent ni comprendre ni rattraper leur retard. Steven Strogatz, mathématicien appliqué à l'Université Cornell, était l'un des auteurs de l'article de 1998 sur les réseaux du petit monde. Lui et son collègue Alex Townsend ont co-écrit le nouveau livre « Big Math : The Hidden Codes That Run Our World ». Dans une interview exclusive avec Ars Technica, il a divisé le rôle des ordinateurs en mathématiques en trois étapes. Le contexte est que le mois dernier, OpenAI a publié 722 manuscrits mathématiques produits par l'IA, ce qui est appelé « mathocalypse » (apocalypse mathématique) dans le cercle. Quelle est la différence entre « Oracle » et l’utilisation antérieure des ordinateurs pour faire des mathématiques ? La première étape est celle du « serviteur ». L'ordinateur calcule selon les instructions données par la personne. Il a dit que c'est comme un microscope ou un télescope, mais qu'il ne fait qu'étendre les sens humains. La deuxième phase fut l’émergence du « Scout » dans les années 1950. Enrico Fermi et d'autres ont utilisé des ordinateurs pour simuler la vibration des liaisons chimiques entre atomes. Au départ, ils s’attendaient à ce que l’énergie se propage progressivement et devienne désordonnée. En conséquence, 98 % de l’énergie est revenue au mode de vibration d’origine. Cet accident s'est ensuite développé dans la théorie du soliton. Il a dit qu'en entrant dans la « jungle » des systèmes non linéaires, l'intuition humaine échouera et que l'ordinateur ne pourra être envoyé que pour explorer le chemin et faire rapport. Mais à cette époque, l’ordinateur enseigne aux gens, et les humains peuvent encore rattraper leur retard et trouver des explications théoriques aux résultats. La troisième étape est « l'oracle » actuel : l'ordinateur donne des résultats que les humains ne peuvent ni comprendre ni expliquer, mais les résultats semblent corrects. Strogatz a donné deux exemples. Google Translate fait du bon travail de traduction, mais il ne découvre pas de nouveaux principes linguistiques, et même s’il le fait, il ne peut pas les expliquer. AlphaFold permet aux développeurs de remporter le prix Nobel de chimie 2024. Les humains peuvent résoudre mille fois plus de structures protéiques qu’auparavant. Cela ne repose pas sur l’apprentissage de nouvelles physiques ou chimiques, mais simplement sur l’identification de modèles. Il est également impossible de dire comment procéder. Il a dit que la situation ne ferait qu'empirer à l'avenir... Si vous ne comprenez pas la réponse, comment savez-vous qu'elle est correcte ? La réponse de Strogatz est d'emprunter à la médecine. Le lancement de nouveaux médicaments nécessite un grand nombre d’expériences contrôlées et d’essais randomisés pour prouver leur innocuité. Les médecins n’ont pas besoin de savoir comment agit l’aspirine pour l’utiliser en toute confiance. "Si l'IA est un oracle, vous pouvez toujours la vérifier en fonction de la fréquence à laquelle elle fonctionne correctement", a-t-il déclaré. Le compromis est que les mathématiques ressembleront davantage à la science, à la médecine et à l’ingénierie. Les mathématiques pures se sont toujours enorgueillies de preuves absolues : les preuves des « Éléments », écrites vers 300 avant JC, sont toujours valables aujourd'hui, mais aucune d'entre elles n'est encore acceptée dans la science et la médecine contemporaines. Si nous utilisons plutôt des méthodes scientifiques pour vérifier, les mathématiciens les plus purs sacrifieraient la certitude qu’ils chérissent le plus. Il a également laissé une certaine marge de manœuvre : l’IA pourrait devenir un très bon professeur, et peut-être que les humains la comprendront dans 10 ans. Mais il estime que certains systèmes ne comprendront vraiment pas à cause des limitations humaines (pas assez rapides, pas assez intelligents, pas assez de mémoire), même avec l’aide de l’IA. Que reste-t-il aux mathématiciens ? Parlons d’abord des pertes. Il a dit en plaisantant qu'il avait traversé les cinq étapes du deuil, mais l'étudiant de 25 ans qui rêve de devenir mathématicien ne trouve plus cela drôle. Les mathématiciens purs tels que Terence Tao ont mis l'accent sur la « compréhension » : le processus consistant à essayer sérieusement de comprendre quelque chose fera ressortir diverses solutions et versions simplifiées, ce qui signifie que vous en apprendrez plus en cours de route que la réponse elle-même. Et où est l'espoir ? Il a déclaré que l’IA n’est actuellement pas douée pour poser de bonnes questions, tout comme les doctorants qui viennent d’entrer aux études supérieures, car les universités apprennent à donner des réponses et non à poser des questions. Mais il pense que c'est quelque chose qui peut être entraîné. Même si vous ne pouvez pas faire de grandes découvertes, vous pouvez toujours profiter de petites découvertes, tout comme résoudre un Sudoku. Le plaisir réside dans la pensée elle-même. C'est juste que c'est difficile pour quelqu'un qui veut être le premier de faire une grande découverte. Quant à la situation générale, il déclare : "C'est très confus, c'est la seule évaluation honnête". Son nouveau livre se termine sur une note faustienne : vous pouvez être racheté en continuant à poursuivre quelque chose de plus grand que vous-même, mais cela reste un jeu dangereux. Rapports connexes OpenAI renverse l'hypothèse du temps exponentiel et résout le problème du millénaire Yang-Mills : trois avancées scientifiques en matière d'IA ont choqué le monde universitaire. Les mathématiciens sont mécontents des entreprises d’IA ! 25 personnes ont signé la médaille Fields pour critiquer : elle ne peut résoudre que des problèmes, pas les mathématiques. OpenAI a déclaré que le nouveau modèle qu'il forme avait résolu plus de 100 problèmes mathématiques et avait simultanément créé un groupe consultatif scientifique. L’IA n’est pas plus intelligente que les mathématiciens, mais elle mémorise davantage que les humains. Le modèle de raisonnement d’OpenAI a résolu des énigmes mathématiques vieilles de 80 ans et trois mathématiciens de renom l’ont approuvé. Pouvez-vous toujours faire confiance aux preuves de l’IA si vous ne parvenez pas à les comprendre ? Mathématicien : C’est comme une nouvelle drogue. Regardez le taux de réponse correcte. Cet article a été publié pour la première fois dans BlockTempo, le média d'information blockchain le plus influent.