tgoop.com/IngeniumNotes/1304
Last Update:
Месяц назад мы обсуждали использование ИИ в фундаментальных математических исследованиях.
Пафос энтузиастов данной области применения ИИ следующий: "Ура! Наконец-то скоро закончится то тёмное время, когда человек, который доказывает математическую теорему, должен понимать всё целиком! Наконец-то как у всех нормальных людей можно будет разбить задачу на мелкие части, раздать эти части разным людям, которые понимают только свою узкую область, и поставить математического менеджера, который вообще ни оной из этих задач не понимает, управлять всем этим хозяйством!"
Попалась пара интересных статей научного журналиста Джона Хоргана, в которых он анализирует данную тенденцию (о том кто это писал ранее).
Статьи насыщены ссылками на первоисточники и заслуживают внимания.
Пафос первой статьи следующий.
https://johnhorgan.org/cross-check/the-horgan-surface-and-the-death-of-proof
В 1993 году мой босс в Scientific American, взволнованный новостью о том, что математик из Принстона доказал последнюю теорему Ферма, приказал мне написать подробный отчет по математике. <...>
Я начал брать интервью у выдающихся математиков и в конце концов придумал одну из самых громких историй в своей карьере, которая звучит следующим образом: на протяжении тысячелетий логические, пошаговые аргументы, известные как доказательства, служили золотым стандартом истины. Что может быть правдивее теоремы Пифагора? Но математика развивалась способами, которые подрывали статус традиционных доказательств.
Во-первых, математика продолжала становиться все более сложной и специализированной, что затрудняло подтверждение некоторых предполагаемых доказательств. Показательным примером было заявление Эндрю Уайлса о том, что он доказал последнюю теорему Ферма. Лишь горстка экспертов была квалифицирована для оценки длинного и плотного доказательства Уайлса; они обнаружили ошибку, которую Уайлз исправил.
Тем временем математики все больше полагались на компьютеры для исследования математических структур, построения и подтверждения доказательств.
Кроме того, финансирующие агентства оказывали давление на математиков, заставляя их работать над такими приложениями, как криптография и распознавание образов, где мотивирующий вопрос смещается с Это правда? к Работает ли это?
Я сообщил обо всем этом в “Смерти доказательства”, статье на обложке Scientific American за октябрь 1993 года. “Компьютеры меняют способы, которыми математики открывают, доказывают и передают идеи, “ написал я, - но есть ли место абсолютной уверенности в этом дивном новом мире?”
Ничто из написанного мной не вызывало более яростной реакции.
Во второй статье анализируются социальные последствия таких изменений.
https://johnhorgan.org/cross-check/should-machines-replace-mathematicians
Механизация знаний напоминает мысленный эксперимент с "китайской комнатой". В этом знаменитом философском рассуждении вопросы, написанные на китайском языке, задаются человеку, находящемуся в комнате. Хотя этот человек не понимает по-китайски, у него есть руководство, в котором рассказывается, как ответить на одну строку китайских иероглифов другой строкой, которая представляет собой подходящий ответ на вопрос. Таким образом, человек в комнате имитирует понимание китайского языка. Философ Джон Серл задумал эксперимент с китайской комнатой как критику утверждения о том, что машины могут мыслить. Серл сравнивает компьютеры с человеком в комнате, бездумно обрабатывающим символы, не зная, что они означают.
Чем больше математики и ученые полагаются на машины в своей работе, тем больше они напоминают человека из китайской комнаты. <...> В будущем математика может напоминать фабрику, на которой роботы собирают автомобили. Несколько человек-техников бродят по цеху завода, проверяя, работают ли роботы должным образом, но роботы выполняют всю тяжелую работу. Тем временем и без того богатые и влиятельные люди, владеющие фабриками, продолжают становиться еще богаче и могущественнее.
#Джон_Хорган #наука
BY Заметки инженера - исследователя
Share with your friend now:
tgoop.com/IngeniumNotes/1304