AI yenidən riyaziyyatı inqilab edəcək? Tao Zhexuan təcili açıqlama verdi: Tanrılaşdırmanı dayandırın!

  Yeni Zəka Mənbəyi Xəbər verir  

Yəqin ki, belə başlıqlı xəbərlərə rast gəlmisiniz: "AI tam müstəqil şəkildə insanlığın əlli ildir həll edə bilmədiyi riyazi problemi həll etdi! Riyaziyyatçılar işsiz qalacaq!"

AGI-nin yaranmasının şahidi olmaq istəyənlər üçün bu, şübhəsiz ki, bir ümid mənbəyidir. Amma insan zəkanın şərəfini qoruyan riyaziyyatçılar üçün isə bu, son qalaların süqutu siqnalı kimi görünür.

Bu məqalələrin təsiri artdıqca, nəhayət, kimsə vəziyyəti soyutmaq üçün müdaxilə etdi.

Maraqlıdır ki, bu şəxs AI riyaziyyat araşdırmalarının ən fəal təşviqatçılarından biri olan Terens Tao-dur.

Terens Tao AI-nin riyaziyyatda araşdırma qabiliyyətini inkar etmir, sadəcə reallığa qayıtmağı istəyir.

Bu gecə saatlarında Terens Tao paylaşım etdi ki,AI-nin riyazi problemləri həll etmə qabiliyyəti kontekstdən çıxarılaraq şişirdilib.

O, Erdős Problemləri layihəsinin GitHub səhifəsində daha sistemli izah və xəbərdarlıq əlavə edib.

O vurğulayır ki, AI-nin Erdős problemlərini həll etməsi barədə xarici şərhlər asanlıqla şişirdilir,xüsusilə də tək bir uğurun "AI artıq yüksək səviyyəli riyaziyyat bacarığına malikdir" sübutu kimi təqdim edilməsi.

Bəs, əslində Terens Tao nəyi aydınlaşdırır? AI Erdős problemlərində həqiqətən nə dərəcədə irəliləyiş əldə edib?

Əvvəlcə qeyd etmək lazımdır ki, Terens Tao AI-nin riyaziyyatda irəliləyişini inkar etmir.

Onun inkar etdiyi əsasən bir tənbəl anlatımdır:"AI bəzi problemlərdə yoxlanıla bilən nəticələr çıxara bilir" ifadəsini "AI artıq riyaziyyat edə bilir, müstəqil yenilikçi ola bilir, insanı əvəz edə bilir" kimi təqdim etmək.

Onun yenilənmiş "AI contributions to Erdős problems" səhifəsində göstərilir ki, AI-nin Erdős problemlərində uğurlarını dəyərləndirərkən təkcə "neçə məsələ həll edilib" deyə baxmaq kifayət deyil, xüsusilə aşağıdakı məqamlara fikir vermək lazımdır:

• Məsələlərin çətinliyi çox fərqlidir, "həll sayı" birbaşa müqayisə edilə bilməz:Erdős problemlərinin çətinlik miqyası çox genişdir, bir tərəfdə həqiqətən mürəkkəb əsas problemlər, digər tərəfdə isə uzun müddət heç kim tərəfindən diqqətə alınmayan, az araşdırılmış "uzunquyruq məsələlər" var. Sonuncularda əslində "asılı meyvələr" daha çoxdur və mövcud AI alətləri üçün daha uyğun hesab olunur. Problem ondadır ki, ekspert səviyyəli ədəbiyyat araşdırması aparmadan əvvəl, bir problemin hansı kateqoriyaya aid olduğunu müəyyənləşdirmək çətindir. Buna görə də, "kim daha çox həll edib" kimi müqayisə, çox vaxt eyni çətinlik səviyyəsində olmur.

• Çoxsaylı məsələlərdə "hələ həll olunmamışdır" statusu özü qeyri-müəyyəndir:Saytda bir çox problemlər üçün sistemli ədəbiyyat icmalı yoxdur, buna görə də "Open" (hələ həll olunmamış) etiketi çox vaxt müvəqqətidir. AI bir məsələni həll etdikdən sonra, tez-tez məlum olur ki,əslində ədəbiyyatda artıq kimsə həll edib(metod bir qədər fərqli ola bilər). Bu da "AI ilk dəfə həll etdi" narrativini asanlıqla puç edir.

• Biz daha çox uğurlu halları görürük, uğursuzluqlar gizlədilir:Saytda AI alətləri barədə qeydlər tam deyil, xüsusilə də nəticə əldə olunmayan, uğursuz cəhdlərin qeydi azdır.

• Bəzi məsələlərin ilkin ifadəsi səhv ola bilər, "söz oyunları" ilə həll edilə bilər:Çox nadir hallarda, Erdős məsələlərinin ifadəsi qeyri-dəqiq və ya səhv ola bilər, orijinal məqsədi bərpa etmək üçün kontekstdən istifadə və sahə təcrübəsi tələb olunur – bu mərhələ müəyyən subyektivlik daşıyır.

• Riyaziyyatın dəyəri yalnız cavabda deyil, həm də "bilik şəbəkəsi ilə əlaqədədir":Riyaziyyatın mənası yalnız sübutun verilməsində deyil, həm də bu nəticənin aid olduğu sahəyə nə təsir etdiyi, mövcud nəzəriyyələrlə necə əlaqələndiyi və hansı tətbiq olunan metodların mövcud olmasıdır. İnsanlar sübut yazarkən, bu cür şərhləri – kontekst, motivasiya, ədəbiyyat müqayisəsi, metod sərhədləri – təbii şəkildə əlavə edir. AmmaAI tərəfindən aparılan sübutlarda bu bilik işığı tez-tez çatışmır, nəticədə texniki cəhətdən doğru olsa da, riyaziyyat cəmiyyətinə praktik dəyəri daha az olur.

• Nadir və az tanınan məsələnin həll edilməsi, onu aparıcı jurnala təqdim etmək üçün kifayət deyil:Hər bir açıq problemi həll etmək avtomatik olaraq elmi məqalə üçün uyğun deyil. Xüsusilə də problem özü dar maraqlı və metod sadəcə mövcud yanaşmaların kiçik dəyişikliklərini ehtiva edirsə, onu nüfuzlu jurnala çıxarmaq çətin olar.

• AI tərəfindən yaradılan sübutları Lean kimi sübut köməkçilərinə formallaşdırmaq etibarlılığı artırır, amma yenə də boşluqlar qala bilər.Məsələn, formallaşdırma zamanı gizlicə əlavə aksiomlar gətirilə, problem ifadəsi səhv formalizə oluna və ya riyaziyyat kitabxanasının/sintaksisin "kənar davranışlarından" istifadə oluna bilər. Xüsusilə də formallaşdırılmış sübutlarhəddindən artıq qısa və yahədsiz dərəcədə uzun olduqda, daha diqqətli olmaq lazımdır.

Qısaca desək, Terens Tao hesab edir ki, AI-nin Erdős problemlərindəki irəliləyişi diqqətə layiqdir,amma həqiqətən baxılması vacib olan, məsələnin çətinlik səviyyəsi, ədəbiyyat yoxlanışı, məsələnin mənasının bərpası, bilik inteqrasiyası və yoxlama zəncirinin möhkəmliyi kimi çoxölçülü göstəricilərdir.

AI nəticə əldə edə bilir, amma bu, AI-nin tam riyazi bacarığa malik olduğu anlamına gəlmir.

Bəs, gerçəkdə AI nə edir?

Terens Tao-nun bu GitHub səhifəsi AI-nin töhfələrini bir neçə kateqoriyaya ayırıb.

Bəzi AI-lər tam (və ya qismən) həll təqdim edib, bəziləri məsələnin hələ həll olunmadığını düşünərək ədəbiyyatda artıq həllin olduğunu aşkarlayıb, bəziləri ədəbiyyat axtarışında iştirak edib, bəziləri sübutu Lean-a formallaşdırıb, bəziləri isə mövcud arqumentləri insanlara yenidən yazmaqda kömək edib və s.

Məsələn, səhifədə qeyd edilir ki, #728 məsələ 2026-cı il yanvarın 6-da Aristotle və ChatGPT 5.2 Pro tərəfindən tam həll olunub (Lean təsdiqi ilə),#729 məsələ da 8-10 yanvar tarixlərində tam həll tapılıb (Lean təsdiqi ilə).

Bu, o deməkdir ki, bəzi problem tipləri və çətinlik səviyyələrində AI həqiqətən "icra olunan sübut strukturu" çıxara və hətta formallaşdırılmış yoxlama prosesinə daxil ola bilir.

Bəzi məsələləri tamamilə AI həll edir, amma sonradan məlum olur ki, artıq insan tərəfindən həll olunmuşdu.

Terens Tao xüsusi olaraq ayrıca "AI-powered literature review (AI dəstəyi ilə ədəbiyyat icmalı)" bölməsi yaradıb: AI mövcud nəticələrin olub-olmadığını və Open statusunun yanlış olub-olmadığını axtarır.

Sadəcə bir neçə tək-tük nümunəyə baxıb "AI riyaziyyatda məğlubedilməzdir" demək, açıq-aydın birtərəflidir.

Amma əks tərəfdən, AI-nin riyaziyyatda heç nəyə yaramadığını düşünmək də onun əsl dəyərli hissələrini qaçırmaqdır.

Daha doğru ifadə belə ola bilər: AI riyaziyyatın fiziki və mühəndis işlərini öyrənir: standart yanaşmalar, boşluqları doldurmaq, formallaşdırmaq, məqalə yazıb-redaktə etmək, ədəbiyyat araşdırmaq.

Amma riyaziyyatın əsl "ruhu" – dərin problemlər irəli sürmək, yeni anlayışlar yaratmaq, bir nəticəni bütöv elm sahəsinin bilik şəbəkəsinə inteqrasiya etmək – hələ də yüksək dərəcədə insanlara bağlıdır.

Bu səbəbdən, Terens Tao-nun bu dəfə gecə paylaşımının məqsədi də elə budur.

Gələcəyin riyaziyyatçısı bəlkə də artıq təkbaşına düşünən şəxs olmayacaq, əksinə, silisium əsaslı intellekt ordusuna rəhbərlik edən komandan olacaq: O geniş riyaziyyat düzənliyində insan istiqamət verir, AI isə yol açır və körpülər salır.

AI-nı kontekstdən çıxarıb əfsanələşdirməyin, amma həqiqəti araşdırmaq yollarını dəyişən bu qüvvəni də əsla qiymətləndirməməzlik etməyin.