Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ
Девятнадцать лет математик хранил бутылку дорогого коньяка, чтобы отпраздновать решение любимой задачи, пишет Atlantic. Но когда искусственный интеллект справился с ней, радость сменилась горечью. Эта история, которую рассказывает профессор Корнеллского университета, стала символом глубокого кризиса.
Моя наука выражает человеческий дух так же ярко, как музыка и литература. Неужели теперь она принадлежит машинам?
Стивен Строгац (Steven Strogatz)
На часах 4:26 утра. Я брожу по дому, пока жена спит наверху. Уже несколько месяцев — с того самого мая, когда искусственный интеллект вторгся в мир математики, — я чувствую себя потерянным и растерянным.
Сейчас здесь, в Итаке, в самом разгаре листопад: деревья полыхают огненно-рыжими и красными красками. Вчера я наблюдал, как листья кружатся во дворе, послушно следуя завихрениям воздушных потоков — в точности так, как предписывают уравнения Навье — Стокса. Вы ведь наверняка о них слышали? Теперь о них знают все: в начале сентября компания OpenAI заявила, что решила одну из задач тысячелетия. Разработчики запустили собственную модель искусственного интеллекта, и около десяти тысяч цифровых агентов на протяжении 88 часов пытались справиться с давней математической проблемой, пока наконец не нашли решение.
Я профессор математики, и моя наука переживает кризис. Ни один математик уже не забудет 2026 год. Если, конечно, мы не наблюдаем закат самой дисциплины — ведь тогда о ней вообще никто не вспомнит. Точнее, помнить будут машины. Но для них это лишь первый день новой эры.
Я изо всех сил стараюсь не сгущать краски. Ведь подобные мысли лишают надежды аспирантов и студентов, которые мечтали посвятить жизнь математике или ее преподаванию: разгадывать тайны, задавать вопросы, работать вместе с единомышленниками и размышлять о нашей возвышенной, невероятно прекрасной науке, которую общество так редко понимает.
Люди, далекие от математики, недоумевают: разве сами математики не хотят, чтобы их задачи наконец были решены?
И да, и нет.
Для специалистов по прикладной математике вроде меня — тех, кто черпает вдохновение в природе и окружающем мире, стремится с помощью формул развивать науку, медицину, бизнес и технологии, — искусственный интеллект может стать настоящим спасением. Это революционный инструмент, который позволит нам заглянуть дальше и увидеть больше, продолжая дело телескопа и микроскопа. Поэтому многие из нас искренне рады происходящим переменам.
Однако для представителей чистой математики все выглядит иначе. Они погружены в саму теорию, ее внутреннюю красоту и логику, опираясь прежде всего на человеческое творчество и воображение. Для них искусственный интеллект — явление пугающее. Машины способны открывать истины, к которым мы так долго стремились, но при этом лишают нас самого главного — радости поиска и восторга первооткрывателя.
Чистая математика исследует идеальные закономерности и структуры: числа и фигуры, волны и колебания, порядок и хаос, симметрию и бесконечность. В природе не существует идеальных кругов — они живут лишь в нашем воображении. И все же — от этой мысли становится не по себе — математические истины словно существуют независимо от человека. Они обитают в загадочном платоновском мире идей, отбрасывая тени на нашу реальность.
Человечество занимается математикой по меньшей мере четыре тысячи лет. Она служит выражением человеческого духа не менее ярко, чем музыка и литература. Если искусственный интеллект продолжит стремительно завоевывать чистую математику, он может разрушить надежды молодых людей, мечтавших приобщиться к этой великой традиции.
Все мои знакомые по-разному реагируют на происходящее. Я расскажу три истории о том, что мы приобретаем и что теряем теперь, когда OpenAI нанесла мощнейший удар по самим основам чистой математики.
Речь идет об октябрьском отчете компании, в котором разработчики заявили, что их новая модель справилась почти с 400 известными математическими задачами, прежде считавшимися нерешенными. На протяжении десятилетий эти проблемы служили для нас путеводными звездами во тьме: они манили, бросали вызов и вдохновляли. Машине же потребовалось в среднем всего три часа вычислительного времени, чтобы справиться с каждой из них.
В начале месяца я отправился на традиционный еженедельный обед со своим приятелем Алексом Таунсендом. Он намного моложе меня, годится мне в сыновья и много размышляет о будущем.
По счастливому совпадению, мы как раз закончили совместную книгу о компьютерах и математике — о том, что происходит, когда человечество заключает своеобразный пакт с машиной и начинает доверять собственный интеллект чему-то чуждому и ненасытному.
По дороге Алекс заметно нервничал. Он широко раскрывал глаза, возбужденно жестикулировал и говорил на повышенных тонах.
Алекс рассказал, что составил список примерно из двухсот важных нерешенных задач в своей узкой области — численной линейной алгебре. Однако вместо того, чтобы покорно ждать, пока до них доберутся алгоритмы OpenAI или Anthropic, он решил самостоятельно опубликовать этот перечень.
Алекс надеется, что его друзья и коллеги успеют разобраться с этими проблемами — пусть даже с помощью того же искусственного интеллекта, — прежде чем крупные корпорации окончательно монополизируют эту сферу.
Так Алекс отвечает на нынешний кризис: он принимает новые технологии и стремится заставить их служить людям.
Он хочет использовать искусственный интеллект, чтобы расширять горизонты фундаментальной и прикладной математики, решать действительно важные проблемы медицины, энергетики и климатологии — сложные задачи, с которыми без помощи ИИ уже не справиться.
Именно эту надежду он стремится передать аспирантам.
По мнению Алекса, нам необходимо покончить со всеми старыми нерешенными вопросами — вытащить из камней все Экскалибуры, — чтобы освободить пространство для математики совершенно нового типа.
В ней главная роль человека будет заключаться в том, чтобы задавать правильные вопросы, создавать теории, осмыслять машинные доказательства, находить им практическое применение, определять, какие проблемы действительно заслуживают внимания, и просто радоваться обществу друг друга в процессе совместного поиска.
Как коллеги отнеслись к плану Алекса? Многие воодушевились, однако некоторые пришли в ярость. В его действиях увидели содействие тем самым разрушительным переменам, которые сегодня происходят в математике.
Критики опасаются, что Алекс помогает подорвать сложившуюся систему подготовки молодых ученых, лишая студентов задач, на которых те должны учиться.
Сам Алекс считает сопротивление бессмысленным. По его мнению, необходимо адаптироваться — радикально и быстро.
Он признался, что планирует опубликовать еще более обширный список — около шестисот старых нерешенных проблем из различных областей прикладной математики. Пусть люди решают их, вероятно, уже с помощью искусственного интеллекта, чтобы как можно скорее расчистить пространство для принципиально новых исследований.
Буквально за день до нашего обеда с Алексом всю математическую кафедру Корнеллского университета — преподавателей, сотрудников и студентов — созвали на общее собрание.
Профессора пытались найти слова утешения и поддержки, а заодно обсудить насущные вопросы: как теперь оценивать кандидатов на вакантные должности и чего ожидать от аспирантов, если искусственный интеллект способен решать задачи, составляющие основу их диссертаций, и самостоятельно писать научные работы?
В какой-то момент слово взял один из моих коллег — специалист по чистой математике Джастин Мур. Он известен своими исследованиями в области математической логики и теории множеств, лежащих в основе нашей науки.
Джастин рассказал о задаче, которую искренне любил и к которой постоянно возвращался на протяжении последних девятнадцати лет.
Еще в 2010 году, во время поездки в Люмини под Марселем, он купил бутылку выдержанного коньяка XO. Джастин собирался открыть ее, когда задача наконец будет решена, чтобы отпраздновать победу вместе со всеми, кто над ней работал.
Суть проблемы выходила далеко за пределы моего понимания — что-то связанное с неаменабельными группами и группой Томпсона F. Но это было не так уж важно.
Мой коллега хранил коллекционный коньяк ради загадки, которую теперь совершенно хладнокровно разрешила машина.
Эта задача стала очередным трофеем OpenAI — одним из сотен других, которые компания выставила напоказ, словно отрубленные головы носорогов на выставке браконьерских трофеев.
Кто-то спросил Джастина, что он думает о машинном доказательстве. Тот признался, что понятия не имеет, поскольку еще даже не прочитал публикацию — мол, был "слишком занят".
Меня это поразило.
Слишком занят, чтобы взглянуть на решение задачи, над которой размышлял девятнадцать лет?
"Я действительно сейчас очень занят и точно так же не смог бы сразу прочитать даже доказательство, написанное человеком, — позднее объяснил он мне в электронном письме. — К тому же искусственный интеллект пока довольно неуклюже излагает математические рассуждения".
Джастин все же собирается открыть бутылку коньяка.
"Когда коллеги, чьему мнению я доверяю, подтвердят правильность доказательства и когда мы вместе в нем разберемся", — уточнил он.
Но тут же добавил: "У меня такое предчувствие, что эта дегустация коньяка будет больше напоминать поминки, чем праздник".
Математиками движет двойственное стремление: мы хотим не только найти ответ, но и понять, почему он именно таков.
Однако представители чистой и прикладной математики по-разному воспринимают искусственный интеллект. Все дело в том, какое значение наши научные сообщества придают самому обладанию знанием и его глубокому пониманию.
Грубо говоря, специалисты по прикладной математике стремятся установить не только факты, но и причины происходящего.
Мы по возможности используем строгие доказательства, однако не боимся опираться на физическую интуицию, компьютерные вычисления, эксперименты, данные и аналогии. Нам подходит любой инструмент, который помогает найти ответ и осмыслить его.
Чистая математика, напротив, сосредоточена прежде всего на строгом логическом обосновании. Если за полученным результатом не стоит безупречная цепочка рассуждений, теоретику такой ответ кажется поверхностным, неполным и даже раздражающим.
Человеку со стороны трудно понять эту одержимость глубинным пониманием.
Предположим, модель искусственного интеллекта с высокой точностью предскажет, что в ближайшие пять лет у вас повысится риск развития рака молочной железы. Так ли уж важно, что ни алгоритм, ни ваш врач-рентгенолог не смогут объяснить причины такого прогноза?
Когда на кону человеческая жизнь, практический результат мгновенно затмевает любые теоретические рассуждения.
Представители чистой математики с этим согласны. Однако в их повседневной работе подобные дилеммы попросту не возникают.
Как написал мне недавно профессор Гарвардского университета, лауреат Филдсовской премии Кертис Макмуллен после моего выступления на радио: "Математика — это не радиология. Она ближе к искусству или философии, и человеческое понимание составляет саму ее сущность".
Мы, специалисты по прикладной математике, тоже стремимся к пониманию. Ведь математика загадочна, притягательна, неуловима, и наши представления о ней еще далеки от завершенности.
Мы даже не уверены, существует ли она во Вселенной сама по себе. Да и что вообще означает слово "существовать" применительно к абстрактным понятиям, рожденным человеческим воображением?
И все же мы упорно идем по ее следу.
Иногда она словно обретает плоть и открывается нам, а спустя столетие или два чудесным образом дарит человечеству системы GPS-навигации, лазерную хирургию глаза, спутниковое телевидение, пренатальное ультразвуковое исследование и возможность хранить в кармане терабайты музыки и фотографий, сжатых с помощью остроумных алгоритмов, придуманных людьми.
Но защищать математику, ссылаясь исключительно на ее практическую пользу, было бы слишком просто.
К тому же во всех перечисленных примерах фундаментальные исследования в конечном счете находят прикладное применение.
А как быть с математикой, которая навсегда остается чистой теорией? С той ее частью, которая подобна живописи, музыке или поэзии и пока не приносит практической пользы никому, кроме людей, для которых она наполняет жизнь смыслом?
Разве это не представляет ценности?
На том собрании аспирантка по имени Ариа Бопре задала примерно такой же вопрос.
"В чем тогда вообще смысл?" — спросила она вслух.
Эта яркая, талантливая молодая женщина должна сейчас с надеждой смотреть в будущее, а не задаваться подобными вопросами, которые скорее пристало обсуждать старикам вроде меня.
Но все мы были настолько потрясены и подавлены, что с трудом могли здраво рассуждать о происходящем.
С тех пор мне, кажется, удалось нащупать ответ.
Пару недель назад в подкасте The Daily, который выпускает The New York Times, мы с ведущей Рейчел Эйбрамс отошли от темы искусственного интеллекта и заговорили о смысле жизни.
До этого интервью я бы уверенно сказал, что главное в нашей работе — докопаться до истины, причем это даже важнее, чем понять лежащие в ее основе причины.
Теперь же я думаю, что смысл нашей работы — даже для университетских профессоров — заключается прежде всего в человеческих связях.
Среди сотен писем, которые я получил после выхода подкаста, одно тронуло меня до глубины души.
Его написал студент бакалавриата. Он рассказал о своих неудачах, тяжелых испытаниях и строгом, но вдохновляющем преподавателе.
"Все то сугубо человеческое, о чем вы говорили и что я попытался выразить в этом письме, неподвластно искусственному интеллекту, — написал мне молодой человек. — Мы сами наделяем эти идеи и понятия смыслом. Мы используем математику, чтобы сближаться и наполнять смыслом жизнь друг друга. Искусственный интеллект никогда не сможет даже сымитировать это влияние".
Но достаточно ли одного человеческого общения, чтобы оправдать жизнь, целиком посвященную математике?
Я не уверен, что такой ответ удовлетворит исследователей вроде Джастина.
На самом деле вопрос гораздо глубже: является ли математика исключительно плодом человеческого творчества, подобно спорту или искусству, или же она ближе к естественным наукам, изучающим объективные истины, существующие независимо от нас?
Если математические законы существуют во Вселенной сами по себе и лишь ждут, пока их обнаружит любой достаточно развитый разум, то успехам искусственного интеллекта следует искренне радоваться.
Какая разница, кто именно совершает открытия?
Но если математика — это прежде всего созидание, способ проявить изобретательность и разделить радость творчества с другими, тогда с приходом машин мы теряем нечто невыразимо ценное.
"Хотя сердцем я хочу, чтобы математика была похожа на Олимпийские игры, умом понимаю: это наука", — недавно написал мне Джастин.
Он тоже разрывается между двумя представлениями о деле всей нашей жизни.
"Искусственный интеллект безжалостно разделяет эти понятия и заставляет нас прямо взглянуть на себя в зеркало".
Пожалуй, труднее всего смириться с тем, что оба подхода могут быть верны одновременно.
Математические истины, возможно, существуют независимо от человека. Но их поиск всегда заставлял нас заглядывать глубоко внутрь себя, чтобы выяснить, на что способен человеческий разум.
До сих пор само открытие и счастье от его совершения были неразрывно связаны.
Искусственный интеллект внезапно разорвал эту связь.
Вот почему я уже несколько месяцев не сплю по ночам, а Джастин так и не открыл свою бутылку коньяка.
Никто из нас не знает, что будет завтра.
И наступит ли когда-нибудь вновь время открыть эту бутылку?
