Назад к подкастамDwarkesh Patel
Почему ИИ пока не заменит математиков — Теренс Тао
I'm very curious when you expect AIs that can like actually do frontier math better than the at least as good well as the best human mathematicians.
Мне очень интересно, когда, по-вашему, ИИ смогут действительно работать на переднем крае математики — по меньшей мере так же хорошо, как лучшие математики-люди.
I mean in in some ways they're already doing frontier math
Ну, в каком-то смысле они уже занимаются математикой переднего края —
that is super intelligent that humans can't do but it's a different frontier from what we're used to.
той, что является сверхинтеллектуальной и недоступной людям, но это совсем иной передний край, чем тот, к которому мы привыкли.
Um I mean you could argue that calculators were doing frontier math
Можно ведь утверждать, что калькуляторы тоже занимались математикой переднего края —
uh that that humans um could not accomplish but it was but it wasn't you know number crunching it
той, что люди не могли осилить вручную; но это было, по сути, просто числовое перемалывание.
um but um
Но всё же…
but but replacing Terry Tao completely
Но заменить Terry Tao полностью —
I mean what do you want me for?
А зачем я вам тогда нужен?
Uh I um
Ну…
you'll just go on all the podcasts after.
Вы просто продолжите ходить на все подкасты.
[laughter]
[смех]
I'm not sure we've
Я не уверен, что мы —
it might not be the right question to ask.
возможно, это вообще не тот вопрос, который стоит задавать.
Um
…
I think with within a decade a lot of things that mathematicians currently do um what we spend a lot of the bulk of our time doing and a lot of stuff we put in our papers today can be done by AI.
Думаю, что в течение ближайшего десятилетия многое из того, чем математики занимаются сейчас — большую часть нашего рабочего времени и значительную часть того, что мы публикуем в статьях, — ИИ сможет делать вместо нас.
Um but we will find that that actually wasn't the most important part of what we do.
Но тогда окажется, что это на самом деле было не самой важной частью того, чем мы занимаемся.
Um you know um 100 years ago um a lot of mathematicians were just solving differential equations.
Знаете, сто лет назад многие математики занимались лишь решением дифференциальных уравнений.
Um like people needed physicists needed some exact solution to to to to some system and and they were just they hired a mathematician labor to go through the calculus and work out the solution to this fluid equation
Физикам требовались точные аналитические решения тех или иных систем — и они попросту нанимали математиков, чтобы те проделывали аналитические вычисления и выводили решение уравнения для данной жидкостной системы.
whatever.
И всё в том же духе.
um a lot of what um uh a 19th century mathematician would do um you could make a call to uh Mathematica or or Wolf Alpha or or a computer algebra package or more now more recently NAI and it would just solve the problem you know in a few minutes um but we we moved on we we we worked on different types of problems after that um you know once computers came along you know computers used to be human right people used to laboriously create log tables and and and and and work out primes as scouts did and that has all been outsourced to computers.
Многое из того, чем занимался математик XIX века, теперь решается звонком к Mathematica, Wolfram Alpha, любому пакету компьютерной алгебры — или, совсем недавно, нейросетям — и задача решается за несколько минут. Но мы двинулись дальше, переключились на другие типы задач. Когда появились компьютеры — а ведь «компьютерами» раньше называли людей — они кропотливо составляли таблицы логарифмов и вычисляли простые числа, как это делали «вычислители» того времени; теперь всё это передано машинам.
Um but but we we moved on um in genetics you know um to to to sequence the the genome of a single organism that was an entire PhD of a geneticist you know still carefully you know separating all the chromosomes and and and whatever.
Но мы двинулись дальше. В генетике, например, — секвенирование генома одного организма раньше тянуло на целую кандидатскую диссертацию генетика: аккуратно разделять хромосомы и так далее.
Um and now you can just spend $1,000 and send it to a sequencer and and and get it done.
А сейчас можно просто потратить $1000, отправить образец в секвенатор — и дело сделано.
But genetics is not dead as a subject.
Но генетика не умерла как наука.
You you move to a different scale.
Вы просто переходите на другой масштаб.
You know maybe you study whole ecosystems rather than individuals.
Скажем, теперь вы изучаете целые экосистемы, а не отдельных организмов.
I I take your point but on the question of well when is most mathematical progress or almost all mathematical progress happening by AI so if you find out oh this year millennium price problem has been solved you would put you know a 95% odds that an AI did it autonomously
Я принимаю ваш аргумент — но вот вопрос: когда бо́льшая часть математического прогресса, или почти весь, будет происходить благодаря ИИ? Допустим, вы узнаёте: в этом году задача тысячелетия решена — и с 95%-й вероятностью это сделал ИИ автономно.
surely there will be such a year
Такой год обязательно наступит.
um prIce problem has been solved you would put you know a 95% odds that an AI did it autonomously surely there will be such a year um I guess I mean I I I I do believe that that hybrid um human plus AIs will will dominate mathematics for a lot longer it it's it will depend
…задача Прайса решена, с вероятностью 95% — автономным ИИ, такой год точно будет… Я полагаю, что гибридный подход — люди плюс ИИ — будет доминировать в математике ещё очень долго. Это будет зависеть —
it will require some additional breakthroughs be beyond what we already have.
это потребует дополнительных прорывов, выходящих за пределы того, что у нас уже есть.
Um so it's it's going to be sarcastic.
Так что это будет… стохастическим процессом.
Um you know I think you know AI currently are very good at certain things but but really terrible at others.
Знаете, на мой взгляд, ИИ сейчас очень хорош в одних вещах — и совершенно беспомощен в других.
Um and and while you can sort of add more and more frameworks on top to kind of reduce the error rates and and and make them uh uh work with each other a bit more and so forth.
И хотя можно надстраивать всё новые и новые фреймворки, чтобы снижать частоту ошибок и заставлять модели лучше взаимодействовать друг с другом — и так далее…
Um I I um it feels like we are we don't have all the uh the ingredients to like really have a truly satisfactory sort of uh replacement for all intellectual tasks.
Создаётся ощущение, что у нас пока нет всех необходимых компонентов, чтобы получить действительно удовлетворительную замену человеку во всех интеллектуальных задачах.
Um it's it is complimentary currently.
Сейчас это дополняющий инструмент.
Um it's not not uh um it it is not a replacement.
Это не замена.
Um
…
but maybe I mean
Хотя, возможно…
because current level AIS will accelerate science in so many ways.
Потому что ИИ нынешнего уровня ускорит науку во многих отношениях.
Hopefully, you know, I mean, new discoveries, new breakthroughs will happen um more uh more quickly.
Хочется верить, что новые открытия, новые прорывы будут происходить быстрее.
I mean um it's possible that also by somehow destroying serendipity, we we actually inhibit certain types of progress.
Хотя не исключено, что, каким-то образом разрушая серендипность, мы на самом деле тормозим определённые виды прогресса.
Um anything is possible really at this point.
На данном этапе возможно буквально всё.
I think this u the world is very very unpredictable at this point.
Думаю, мир сейчас совершенно непредсказуем.
If you enjoyed this clip, you can watch the full episode here and subscribe for more clips.
Если вам понравился этот клип, вы можете посмотреть полный эпизод здесь и подписаться на новые клипы.
Thanks.
Спасибо.