AI WORLD HQ
Valószínűleg te is használsz mesterséges intelligenciát e-mailek összefoglalására, receptek megírására vagy egy utazás megtervezésére. A matematikai kutatás viszont már egy másik bolygónak tűnik. Amikor viszont egy MI olyan kérdések megoldásában segít, amelyeken emberi szakértők évek óta elakadtak, az valami fontosat mutat arról, merre tartanak ezek az eszközök.
Mit csinált valójában az OpenAI?
Az OpenAI bejelentése szerint a cég új eredményeket osztott meg arról, amit ők határterületi modellnek neveznek — ez a legképesebb belső MI-jük, ugyanannak a rendszercsaládnak a tagja, amely a ChatGPT mögött is áll. Ezt a modellt a matematika nyitott kérdéseire irányították, ami csak azt jelenti: olyan problémákra, amelyeket a világon még senki nem tudott megoldani.
Az OpenAI ezután a modell eredményeit Lean nyelvű formális bizonyításokká alakította. A Lean egy programozási nyelv és eszköz, amelyet kifejezetten matematikai ellenőrzésre terveztek. A formális bizonyítás annyit jelent, hogy a bizonyítást nem hétköznapi mondatokban írjuk le, hanem egy szigorú, lépésről lépésre haladó formátumban, amelyet a számítógép is el tud olvasni és vissza tud igazolni. Olyan, mint amikor egy érvelést egy szalvétán firkálsz, szemben azzal, amikor egy adóbevallást töltesz ki, amelyet egy revizor soronként ellenőrizhet.
Miért éppen a matematika, és miért most?
A matematikát gyakran használják az MI gondolkodási képességeinek tesztelésére — vagyis arra, hogy egy rendszer mennyire tud lépésről lépésre végiggondolni egy problémát, nem csak mások korábbi megoldásait másolni. Ha egy MI képes hozzájárulni a nyitott problémák megoldásához, akkor a hétköznapi MI-eszközök gondolkodása is valószínűleg erősebb lesz mögöttük.
Az OpenAI a Lean-kódot és a kutatási jegyzeteket a GitHubra töltötte fel, amely egy nyilvános oldal, ahol a fejlesztők és kutatók megosztják és ellenőrzik egymás munkáját. Más matematikusok és MI-laborok is megnézhetik, mit csinált a modell, letesztelhetik, és építhetnek rá. Ez a nyíltság is része annak, amiért a bejelentés felkeltette a kutatói közösség figyelmét.
Mit jelent ez számodra?
- Ha csak kíváncsi vagy az MI-re: Ez az egyik legvilágosabb jele annak, hogy a mesterséges intelligencia túljutott a „keresgélés" szintjén, és elindult a „kutatásban segédkezés" felé. Ez a váltás előbb-utóbb a mindennapokban használt eszközeidben is megjelenik — asszisztensekben, keresőkben, tanulást segítő appokban.
- Ha iskolában vagy munkában használsz MI-t: Az erősebb gondolkodás általában megbízhatóbb válaszokat jelent a trükkösebb kérdésekre, de a ma elérhető, felhasználóknak szánt eszközök még mindig tévednek, ezért érdemes mindent ellenőrizni, ami igazán fontos. Az OpenAI egyelőre nem mondta meg, hogy ez a kutatási modell a hétköznapi felhasználók számára is elérhető lesz-e.
- Ha a matek nem a te műfajod: Nem kell értened a Leanhez vagy a nyitott problémákhoz ahhoz, hogy ez érdekeljen. Gondolj rá úgy, mint egy bizonyítványra arról, mennyivel lesz okosabb az MI — és a jegyek egyre jobbak.
Összegzés
A lényeg nem az, hogy azonnal rohanj egy matek-MI-t kipróbálni. Hanem az, hogy a zsebedben lévő asszisztens a háttérben egyre nehezebb feladatokon edződik és vizsgázik. Ahogy a gondolkodási képessége javul, a hétköznapi MI egyre ravaszabb feladatokat fog tudni elvégezni kevesebb irányítással tőled. Ha kíváncsi vagy, az OpenAI Lean-fájljai és kutatási jegyzetei nyilvánosak a GitHubon, és ingyen elolvashatók.