Обсуждая возможности современных моделей, Тао сравнивает их с вертолетом, который доставляет исследователя сразу в пункт назначения. Традиционная математика подобна пешему походу: ученый оставляет маркеры и составляет карты, создавая промежуточные инсайты. ИИ же лишает процесс этой ценности, выдавая готовый ответ без описания пути.
Легендарный математик Теренс Тао оценил перспективы генеративного ИИ
Математик с мировым именем Теренс Тао в интервью для The Atlantic анализирует текущий прогресс генеративного ИИ. Несмотря на громкие заголовки о решении открытых задач Эрдёша, ученый призывает к сдержанности. Он отмечает, что нейросети пока успешно справляются лишь с «длинным хвостом» простых проблем, используя стандартные методы, которые эксперт-человек при желании освоил бы за полдня. Тем не менее, Тао признает, что технологии развиваются быстрее ожидаемого и уже меняют привычный ландшафт науки.
Теренс Тао. The Atlantic. Getty Images
Теренс Тао — австралийский и американский математик, лауреат Филдсовской премии, которого часто называют величайшим из ныне живущих гениев. Его IQ оценивается в 230 единиц. Тао стал профессором Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе в 24 года. Он известен невероятной широтой научных интересов: от теории чисел и гармонического анализа до дифференциальных уравнений. Коллеги ценят его не только за блестящие решения сложнейших задач, но и за уникальную способность объяснять самые запутанные концепции простым языком.
Тао (10 лет) и Пал Эрдёш в университете Аделаиды, 1985 год
Но Тао обращает внимание на то, что именно способность машин без устали выполнять рутинные вычисления и проверять тысячи нудных случаев открывает дорогу к «математике больших данных», переходя от штучных исследований к масштабным статистическим обзорам.
Будущее гибридного интеллекта
Тао предсказывает, что уже в 2026 году ИИ станет полноценным доверенным соавтором технических работ. Сейчас нейросети уже выполняют роль старательных младших коллег, готовых на черновую работу. Проблема заключается в излишней самоуверенности алгоритмов: они не умеют оценивать степень достоверности своих выводов, что снижает их полезность. «Нам бы хотелось иметь дело с более честным ИИ», — подчеркивает математик.
Думать лучше вместе.
Основной барьер сегодня — одержимость технологических компаний автономностью. Ученые не хотят просто нажимать на кнопку и уходить пить кофе; им нужен диалог. Как отмечает президент компании OpenAI Грег Брокман: «Это будет дикий год для математического и научного прогресса!».
Тао согласен с тем, что динамика впечатляет, но настаивает на создании интерактивных платформ, где человек и машина дополняют друг друга. Сообществу предстоит в сжатые сроки выработать стандарты доверия к машинному доказательству, как это когда-то произошло с компьютерными вычислениями.