Академик Борис Кашин прокомментировал письмо взбунтовавшихся против ИИ математиков

«Серьезное несоответствие между применением ИИ и математикой», – так озаглавили ученые свое открытое письмо, которое появилось на днях  на портале  Math and AI. Эту декларацию, в которой говорится о негативном влиянии ИИ на традиционные подходы в математике, подписали 25 лауреатов престижной математической премии Филдса (аналога Нобелевки).

©/Ingram Images/ Global Look Press

Случайно ли, что данное письмо  https://mathandai.org/ появилось после того, как  новая модель ИИ, разработанная компанией OpenAI нашла решение одной из семи математических «задач тысячелетия» — проблемы Навье-Стокса? думаю, что эти два события взаимосвязаны, хотя в декларации именно эта работа и не упоминается.

Конец старой доброй математики?

Письмо начинается с признания того, что математические возможности больших языковых моделей (LLM) значительно улучшились, причем, не за годы, а за всего за несколько месяцев! Примером тому – появившаяся у ИИ способность решать основные нерешенные проблемы во многих областях математики. Однако ученые, среди которых и лауреат 2026 года Ю Дэн, и его коллега, «взявший» медаль Филдса 1978 года Пьер Делинь, и четверо математиков с советскими и российскими корнями – Максим Концевич (медаль Филдса 1998 года), Андрей Окуньков (2006 год), Станислав Смирнов (2010), Ефим Зельманов (1994), выражают свое несогласие с тем, что стремление компаний, занимающихся искусственным интеллектом, решать математические задачи в качестве эталона наносит ущерб науке математике и математическому сообществу. 

«Цели компаний, занимающихся ИИ, и цели математического сообщества серьезно расходятся», – пишут они. 

В частности, традиционные математические исследования «занимаются изучением основных структур форм, чисел и природных явлений». Громкие открытия в математике, по словам авторов письма, всегда изучались сообществом математиков в ходе длительного и трудного процесса обсуждений, дискуссий и упрощений, годящихся для вузовских учебников. Эти процессы неизменно требуют времени и основаны на человеческом взаимодействии, отсылкам к предыдущим работам.

«Математическое сообщество во многом функционирует как миниатюрная версия человечества, – пишут математики. –  Оно состоит из людей, использующих самые разнообразные подходы, объединенных общими ценностями». 

Решение задачи – это еще не все

Дальше авторы письма переходят к обсуждению сущности искусственного разума и его математических результатов. 

Решение задач, по их словам,  это всего лишь инструмент и средство достижения главной цели — концептуального понимания и проницательности.   «Но так инструмент можно легко обратить против главной цели – против развития понимания природы и способности формулировать новые вопросы и идеи, – пишут лауреаты престижной награды. – системы ИИ становятся все более способными напрямую воспроизводить результаты такой работы, и эти цели перестают совпадать».

Еще одни вопрос: кто должен позаботиться о развитии идей разработанных с помощью ИИ и их интеграции в математический канон? Без желающих делать это ученых они «никогда не воплотятся в жизнь в полной мере, и важнейшая цепочка передачи знаний между математиками будет утрачена», – пишут ученые.

проблема плагиата и управления системой

Кроме самого процесса научного творчества, который так нужен человеку, ИИ, по словам авторов письма,  вызывает серьезные вопросы,  с которыми сталкиваются и другие творческие профессии, – об авторстве и плагиате. 

Но есть и более серьезные опасения: по мере того, как ИИ меняет способы выполнения работы, важно не потерять последовательность, не упустить по мере решения задачи того, чего эта работа изначально должна была достичь.

В заключении математики все-таки признают, что не исключают того, что  искусственный интеллект открывает потенциал для улучшения и ускорения подлинного изучения и понимания математики, и ученые должны будут адаптироваться к этим изменениям различными способами. Однако, по их словам, в математическом сообществе, в компаниях-разработчиках надо срочно решить, как управлять этой новой технологией, чтобы наступающие изменения принесли пользу, а не оказали разрушающее воздействие.

Без человека серьезных задач ИИ не решит

По словам академика ран, математика Бориса Кашина, чья деятельность связана, в том числе, с быстрой обработкой больших объемов данных, что необходимо для развития ИИ, пока серьезных оснований говорить о закате профессии математика нет. 

–  Действительно, на наших глазах, особенно в последние месяцы, происходит взрывной рост возможностей ИИ, что ставит перед математическим сообществом ряд важных проблем, – говорит Кашин. – Но авторы письма, остановившись на внутренних проблемах нашей науки, забыли о главном: ИИ дает уникальные возможности получения новых знаний, что крайне важно как  для приложений, так и для развития самой математики.

  Источником развития науки авторы видят решения знаменитых проблем, сформулированных ведущими учеными. С этим трудно согласиться. В математике, как и в других областях науки, выбор приоритетов, нередко, носит субъективный характер и связан, к сожалению, с борьбой за  престиж и связанное с ним финансирование. Но, как писали классики, главный критерий истины – практика. Имею в виду в данном случае объективную важность конкретного научного результата. И здесь очевидна положительная роль ИИ.

–  Вы о недавнем событии – решении при помощи ИИ системы уравнений Навье-Стокса, которые описывают движение вязкой жидкости или газа?

–  Я бы уточнил, что это, скорей, опровержение гипотезы о регулярности решений системы уравнений Навье-Стокса. Эти уравнения исключительно важны для практических задач гидродинамики. И многие десятилетия используются в расчетах. Результат ИИ (если, конечно, проверка покажет, что все сделано правильно) говорит о том, что эта система не вполне отражает физическую  реальность, а значит,  со временем она будет уточнена.

– Теперь ею не будут пользоваться?

– После открытия Коперника о вращении Земли вокруг Солнца еще долго пользовались древней моделью Птолемея…

– Почему люди сами не додумались до правильного ответа про вместе и переработали колоссальный объем информации, идеи и методы, найденные учеными разных стран и эпох. При этом вопрос о том, почему нейросети столь эффективны, далек от своего решения. должен вспомнить при этом нашего соотечественника, крупнейшего математика XX века Андрея Николаевича Колмогорова, чей результат 1957 года дает некоторое теоретическое обоснование успеха нейросетей.