Kevin Buzzard о будущем математики и роли ИИ

Возвращаясь к математике, я прочитал разные мнение, и одним из самых откликнувшихся оказался блог «To grieve, or not to grieve?» от Kevin Buzzard, основателем проекта Xena, цель которого — оцифровать всю современную математику, переводя теоремы и доказательства с человеческого языка на Lean. Хоть он и не является основателем Lean, он активный контрибьютор, и именно в рамках Xena делается библиотека примитивов mathlib для Lean, на которую можно опираться при составлении своих доказательств. Kevin описывает 5 классических стадий принятия, и подмечает, что сейчас разные математики находятся на разных уровнях: — кто-то, например та самая «организация людей-математиков», находится в отрицании — кто-то пытается торговаться, например, группа математиков, которые «дают рекомендации» OpenAI (но те не обязаны их соблюдать). Они тоже не рады слоп-дропу 700+ статей, и ратовали за другой подход, хотя в целом понимают, что с AI математика теперь уже навсегда. — многие пост-доки и PhD в депрессии Профессор Buzzard задаётся филосовским вопросом: а зачем мы вообще занимаемся математикой? «Думаю, несколько лет назад многие математики с радостью согласились бы с тем, что математическое сообщество вручает самые престижные премии и награды тем, кто доказывает самые сложные теоремы. Однако теперь, когда сложные теоремы доказывает ИИ, мы, похоже, тратим много времени на объяснение того, что на самом деле эти награды и премии вручаются тем, чьи идеи позволяют нам глубже понять нашу область науки». Часто цитируют эссе 1994 года «О доказательстве и прогрессе в математике», где выражается мнение, что «дело не в количестве теорем, а в человеческом понимании» — эта цитата даже висит на картинке в шапке блога Terence Tao. Но дальше Kevin приводит личный пример, когда во время работы над докторской руководитель советовал ему не разбираться в одной из ключевых работ, потому что тот не успел бы и копнуть глубоко, и написать докторскую. Kevin признается, что он до сих пор так и не вернулся к той теореме — так «понимает» ли он свою работу? А кто понимает доказательство Великой Теоремы Ферма? Сам Kevin понимает лишь узкую часть того доказательства, потому что полное решение безумно сложно и требует невероятной ширины знаний — хотя он по теме Великой Теоремы Ферма читал блок лекций. Тут я от себя добавлю, что многие результаты ИИ как раз и приходятся на стыки нескольких направлений, и что часто один человек просто не может преуспеть и там, и там, чтобы прийти к открытию. Поэтому и полноценная человеческая проверка самых значимых работ, опубликованных OpenAI, может занять ОЧЕНЬ много времени.