ტერენს ტაო: AI მათემატიკის ნაყოფიერ ღია ამოცანებს არაგანახლებადად მოიპოვებს

მათემატიკოსი ტერენს ტაო აფრთხილებს, რომ მათემატიკაში კარგი, ნაყოფიერი ღია ამოცანების მარაგი „არაგანახლებადად მოიპოვება“ და არსებობს რისკი, რომ პერსპექტიული კითხვები მწირი გახდეს. არგუმენტი მან 2026 წლის 8 სექტემბერს Mathstodon-ზე გამოქვეყნებულ ოთხნაწილიან თრედში წარმოადგინა.

ოკეანე და სასმელი წყალი

ტაო აღიარებს, რომ გაფრთხილება ერთი შეხედვით უცნაურია: შესაძლო ამოცანების სიმრავლე უსასრულოა. მისი ანალოგიაა ქვეყანა, რომელსაც სასმელი წყლის მწვავე დეფიციტი აქვს, თუმცა უზარმაზარი ოკეანე აკრავს. ნებისმიერი რაოდენობის ღია ამოცანა შეიძლება ჩამოყალიბდეს — მაგალითად, π-ის მე-10^10^10 ციფრის გამოთვლა — მაგრამ მათი უმრავლესობა ყურადღებას არ იმსახურებს: ისინი არც ახალ შეხედულებებს გვაძლევს და არც სხვა კითხვებთან კავშირებს, ან ძალიან მარტივია, ან ცნობილი მეთოდებისთვის ძალიან მიუწვდომელი, რომ მათგან რამე ისწავლო.

იმის განსაზღვრა, ღირს თუ არა კითხვა ყურადღებას, გრძელი, გააზრებული და სუბიექტური პროცესია; მას ისტორიული გამოცდილება კვებავს იმაზე, თუ რა კარგი მათემატიკა წარმოშვა ადრე მსგავსმა ამოცანებმა. გადამწყვეტია ველის „სირთულის ლანდშაფტის“ ცოდნა: რომელი კითხვებია მარტივი ცნობილი მეთოდებით, რომელი იხსნება მხოლოდ ძალისხმევით და რომელი შეუძლებელია.

სირთულის ლანდშაფტის გასწორება

ყოველი წინსვლა — ტექნიკაში, ტექნოლოგიაში თუ ინფრასტრუქტურაში, მაგალითად წარსული ლიტერატურის ბიბლიოთეკებზე წვდომა — ამოცანების ამოხსნის სირთულეს ამცირებს. ეს ზოგადად კარგია, მაგრამ ლანდშაფტს იმ დონემდე ასწორებს, რომ ველის გეომეტრია აღარ ჩანს და პერსპექტიული კითხვების გამოყოფა ვეღარ ხერხდება.

AI-ის ეპოქა ერთი თვალსაზრისით განსხვავდება: ასეთი განმსაზღვრელი საზღვრები არ არსებობს. AI ხელსაწყოებმა მრავალ სფეროში ლანდშაფტი უკვე გაასწორა, თუმცა არ არსებობს მკაფიო ფრონტი, რომელიც „AI-სთვის მისაღწევ“ ამოცანებს „AI-სთვის რთულისგან“ გამოყოფს — ეს უკანასკნელნი კვლავ არსებობს, რადგან სირთულე შეუზღუდველია და ზოგი ამოცანა გადაუწყვეტადია. ტაო ამის მიზეზად ნაწილობრივ ტექნოლოგიის სწრაფ ცვლილებას ასახელებს, ნაწილობრივ კი იმას, რომ AI კომპანიები უარყოფით შედეგებსა და ამოხსნამდე მიმავალ გზას არ ამჟღავნებენ.

მწირი რესურსი

შესაბამისად, სწორედ პერსპექტიული ამოცანის იდენტიფიცირება გახდა მწირი და ძვირფასი რესურსი. ტაო აღნიშნავს, რომ ვიღაცის მიერ ამოცანაზე მუშაობის ჭორიც კი შესაძლოა გახდეს AI-ზე დაფუძნებული მასიური ძალისხმევის მიზეზი, რომელიც მას გაასწორებს მანამ, სანამ თავდაპირველი კვლევითი პროექტი სრულ პოტენციალს მიაღწევს. სტიმულები ახლა შესაძლოა იმისკენ იხრებოდეს, რომ პერსპექტიული კვლევითი მიმართულებები საზოგადოებას აღარ გაუზიარდეს — რაც, მისი გაფრთხილებით, საუკუნოვან ღია მეცნიერების ტრადიციას შეაბრუნებს და დარგის მომავალს სერიოზულ ზიანს მიაყენებს.

სტანდარტი აკრძალვის ნაცვლად

თრედის ბოლო პოსტში ტაო ამბობს, რომ ძლიერი „ამოხსნის ამომღები“ ხელსაწყოების გაურკვეველი გამოყენება მიმდინარე ამოცანებს ხსნის, მაგრამ შემდეგი ტალღისთვის ეკოსისტემის ხარჯზე. ავტომატური ხელსაწყოების სრული აკრძალვა ტექნიკურად შესაძლოა შეუძლებელი იყოს, თუმცა ამოცანების ბევრი კლასი მაინც შეიძლება გამოცხადდეს ფრთხილ ანალიზის მოთხოვნილად: სამუშაო, რომელიც არა მხოლოდ ხსნის ამოცანას, არამედ ამოხსნის პროცესიდან შეხედულებებს ამოიღებს. ის ამას თანამედროვე საკვების დონაციის აქციას ადარებს, რომელიც ტექნიკურად საკვებ შენატანებსაც აღარ იღებს და ნაცვლად ამისა იმ სტანდარტებს ინარჩუნებს, თუ რა არის რეალურად საჭირო.