O matemático Strogatz, de Cornell, dividiu o papel dos computadores na matemática em três estágios: servo, batedor e oráculo. A IA agora só dá respostas, mas nenhuma razão. A matemática poderá ter de mudar para a verificação médica, ao custo de perder a certeza absoluta. (Suplemento de base: a OpenAI descartou 722 artigos de matemática de uma só vez, e os anos de trabalho árduo de alguns estudiosos voltaram a zero da noite para o dia) Os matemáticos dizem que a IA está a tornar-se um “oráculo”, o que significa que dá respostas aparentemente corretas, mas não consegue explicar as razões, e os humanos não conseguem compreender nem acompanhar. Steven Strogatz, matemático aplicado da Universidade Cornell, foi um dos autores do artigo de 1998 sobre redes de mundos pequenos. Ele e seu colega Alex Townsend co-escreveram o novo livro "Big Math: The Hidden Codes That Run Our World". Em entrevista exclusiva à Ars Technica, ele dividiu o papel dos computadores na matemática em três etapas. O pano de fundo é que no mês passado a OpenAI lançou 722 manuscritos matemáticos produzidos pela IA, que é chamado de "matocalipse" (dia do juízo final matemático) no círculo. Qual é a diferença entre “Oracle” e o uso anterior de computadores para fazer matemática? A primeira etapa é “servo”. O computador calcula de acordo com as instruções dadas pela pessoa. Ele disse que é como um microscópio ou telescópio, mas apenas amplia os sentidos humanos. A segunda fase foi o surgimento do “Scout” na década de 1950. Enrico Fermi e outros usaram computadores para simular a vibração das ligações químicas entre os átomos. Eles originalmente esperavam que a energia se espalhasse gradualmente e se tornasse desordenada. Como resultado, 98% da energia voltou ao modo de vibração original. Este acidente mais tarde evoluiu para a teoria do soliton. Ele disse que ao entrar na “selva” dos sistemas não lineares, a intuição humana falhará e o computador só poderá ser enviado para explorar o caminho e reportar de volta. Mas, naquela época, o computador está ensinando as pessoas, e os humanos ainda podem se atualizar e encontrar explicações teóricas para os resultados. A terceira etapa é o “oráculo” atual: o computador dá resultados que os humanos não conseguem entender e explicar, mas os resultados parecem estar corretos. Strogatz deu dois exemplos. O Google Tradutor faz um bom trabalho de tradução, mas não descobre novos princípios linguísticos e, mesmo que o faça, não consegue explicá-los. AlphaFold permite que os desenvolvedores ganhem o Prêmio Nobel de Química de 2024. Os humanos podem resolver mil vezes mais estruturas proteicas do que antes. Não depende do aprendizado de nova física ou química, mas apenas da identificação de padrões. Também é impossível dizer como fazê-lo. Ele disse que a situação só vai piorar no futuro... Se você não entender a resposta, como saber se está correta? A resposta de Strogatz é pedir emprestado à medicina. O lançamento de novos medicamentos requer um grande número de experimentos controlados e ensaios randomizados para comprovar sua segurança. Os médicos não precisam saber como a aspirina funciona para usá-la com confiança. “Se a IA é um oráculo, você ainda pode verificá-la pela frequência com que ela acerta”, disse ele. A desvantagem é que a matemática se tornará mais parecida com ciência, medicina e engenharia. A matemática pura sempre se orgulhou de provas absolutas: as provas em "Elementos", escritas por volta de 300 a.C., ainda são válidas hoje, mas nenhuma delas ainda é aceita na ciência e na medicina contemporâneas. Se, em vez disso, usarmos métodos científicos para verificar, os matemáticos mais puros estariam sacrificando a certeza que mais prezam. Ele também deixou alguma margem: a IA pode se tornar uma professora muito boa, e talvez os humanos a entendam em 10 anos. Mas ele acredita que alguns sistemas realmente não compreenderão devido às limitações humanas (não são suficientemente rápidos, não são suficientemente inteligentes, não têm memória suficiente), mesmo com a assistência da IA. O que resta para os matemáticos? Vamos falar sobre perdas primeiro. Ele disse que passou, meio brincando, pelos cinco estágios do luto, mas o estudante de 25 anos que agora sonha em se tornar matemático não acha graça. Matemáticos puros como Terence Tao têm enfatizado a “compreensão”: o processo de tentar seriamente compreender algo forçará a saída de várias soluções e versões simplificadas, o que significa que você aprende mais ao longo do caminho do que a própria resposta. E onde está a esperança? Ele disse que a IA atualmente não é boa em fazer boas perguntas, assim como os estudantes de doutorado que acabaram de ingressar na pós-graduação, porque as universidades são ensinadas a dar respostas, não a fazer perguntas. Mas ele acha que é algo que pode ser treinado. Mesmo que você não consiga fazer grandes descobertas, ainda poderá desfrutar de pequenas descobertas, assim como resolver o Sudoku. A diversão está em pensar em si. Só que é difícil para quem quer ser o primeiro a fazer uma grande descoberta. Quanto à situação geral, ele diz: “É muito confuso, essa é a única avaliação honesta”. Seu novo livro termina com uma nota faustiana: você pode ser redimido se continuar perseguindo algo maior do que você mesmo, mas ainda é um jogo perigoso. Relatórios relacionados OpenAI derruba a hipótese do tempo exponencial e resolve o problema do Millennium Yang-Mills: Três avanços científicos em IA chocaram o mundo acadêmico. Os matemáticos estão descontentes com as empresas de IA! 25 pessoas assinaram a Medalha Fields para criticar: Ela só resolve problemas, não matemática. A OpenAI disse que o novo modelo que está treinando resolveu mais de 100 problemas matemáticos e, simultaneamente, estabeleceu um grupo consultivo acadêmico. A IA não é mais inteligente que os matemáticos, mas lembra mais que as pessoas. O modelo de raciocínio da OpenAI resolveu quebra-cabeças matemáticos de 80 anos e três importantes matemáticos o endossaram. Você ainda pode confiar nas provas de IA se não consegue entendê-las? Matemático: É como uma nova droga. Observe a taxa de resposta correta. Este artigo foi publicado pela primeira vez no BlockTempo, a mídia de notícias mais influente sobre blockchain.