Когда ИИ решает математику: Теренс Тао останавливает энтузиазм (но не отвергает прогресс)

В последнее время все больше заголовков сенсационного характера о «ИИ, решающем нерешаемые десятилетиями математические задачи». С одной стороны, они питают надежды тех, кто ожидает достижения AGI, с другой — вызывают тревогу у тех, кто боится упадка человеческого интеллекта. В этой нарративной эскалации именно Терренс Тао — парадоксально, один из главных сторонников математических исследований, усиленных ИИ — решил вмешаться, чтобы вернуть дискуссию к реальности.

Осторожность Тао: не все решённые задачи одинаковы

В своём сообщении на GitHub, касающемся связи математики и искусственного интеллекта, Тао не отрицает прогресс ИИ, но развенчивает упрощённое уравнение «проверяемые результаты = продвинутые и автономные математические способности». Ключевой вопрос? Не так важно, сколько задач решает ИИ, а понять какие задачи он решает и с каким научным значением.

Масштаб проблем Эрдаша варьируется чрезвычайно. Рядом с нерешёнными шедеврами дисциплины находятся многочисленные «проблемы длинного хвоста», мало изученные сообществом: именно в этой области современные инструменты показывают лучшие результаты. Без экспертного литературного обзора практически невозможно отличить низкоуровневые результаты от настоящих шедевров.

Когда «открытие» уже было в литературе

Дополнительный источник путаницы — многие задачи, обозначенные как «Open», не прошли систематическую библиографическую проверку. Когда ИИ даёт решение, часто последующие исследования показывают — к удивлению — что кто-то уже предложил похожий или эквивалентный ответ. Это превращает торжественные заголовки в хрупкие и нестабильные нарративы.

Тао также подчёркивает важный методологический biais: большинство внимания уделяется успехам. Неудачи ИИ, проваленные попытки, эксперименты без дальнейшего развития остаются невидимыми в официальных отчётах. Частичный взгляд на реальность систематически искажается восприятие.

Скрытая ценность человеческой математики

Здесь возникает самый глубокий философский момент. Решение задачи не исчерпывает её математического смысла: важно, как это решение интегрируется в более широкую картину знаний, какие связи оно выявляет, как освещает методы, переносимые в другие области.

Генерируемое ИИ доказательство, даже формально корректное при переводе на языки вроде Lean, часто лишено этой «атмосферы познания». Отсутствуют контекст, мотивации, критические сравнения с предыдущей литературой, ограничения метода. Технически безупречно, практически ограничено для коллективного прогресса знания.

Кроме того, при формализации в Lean нередко скрытно вводятся дополнительные аксиомы, неправильно понимается исходное утверждение задачи или используется маргинальное поведение математических библиотек. Необычно короткие или чрезмерно длинные доказательства требуют особого внимания.

Реальная роль ИИ в цепочке открытия

Обзор документации Тао о связи искусственного интеллекта и математики показывает многообразие: ИИ помогает во многих аспектах. Генерирует полные или частичные решения. Обнаруживает ранее отсутствующую литературу. Формализует существующие доказательства. Переформулирует аргументы для ясности. Выполняет функции расширенного поиска по литературе.

Некоторые задачи были полностью решены машиной (, например, #728 e il #729, формально проверены), но позже оказались уже известными. Это не умаляет технический вклад, а лишь контекстуализирует научное значение.

Человек остаётся капитаном, ИИ — инструментом

Если перейти к противоположному экстремизму — считать, что ИИ бесполезен в математике — это тоже серьёзная ошибка. Самое сбалансированное описание таково: ИИ превосходит в исполнительных и инженерных задачах математики. Следует схемам. Заполняет технические пробелы. Формализует с точностью. Исследует литературу. Переформулирует с элегантностью.

Но глубинная душа математики — формулирование прорывных вопросов, изобретение революционных концепций, создание сети смыслов — остаётся прерогативой человека.

Возможно, математик будущего не будет одиноким мыслителем романтической традиции, а станет наставником армии кремниевых интеллектов: человек задаёт курс, ИИ открывает пути и строит инфраструктуру. Отношения между математикой и искусственным интеллектом — не конфликт, а осознанная синергия, где ясность ролей необходима для максимизации потенциала обоих.