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陶哲軒親自曝光:AI破解數(shù)學(xué)難題,竟全是「抄」的?

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新智元報(bào)道

編輯:YHluck

【新智元導(dǎo)讀】數(shù)學(xué)大神陶哲軒近期發(fā)現(xiàn),AI聲稱破解的Erdos難題,實(shí)則是多年前已被人類解決但被遺忘的「舊聞」。這揭示了AI當(dāng)前的核心能力并非從0創(chuàng)新,而是利用超強(qiáng)算力掃描人類文獻(xiàn)的「長(zhǎng)尾黑洞」,摘取那些被我們忽視的「低垂果實(shí)」。

最近幾周,數(shù)學(xué)界就發(fā)生了幾起這樣讓人「哭笑不得」但又極具深意的事件。

幾個(gè)大名鼎鼎的Erdos 問(wèn)題(數(shù)學(xué)怪才保羅·厄爾多斯提出的懸賞問(wèn)題,解決它們是數(shù)學(xué)家的榮耀),被最新的人工智能工具「自主」解決了。

全網(wǎng)本來(lái)準(zhǔn)備歡呼AI又一次超越人類,結(jié)果反轉(zhuǎn)來(lái)了。

不對(duì)??!這些問(wèn)題,早在幾年前、甚至十幾年前的冷門文獻(xiàn)里,就已經(jīng)被人解決過(guò)了!

這事兒就有意思了。

AI 以為自己搞了原創(chuàng)新發(fā),結(jié)果是在搞「考古」。


但這事絕不僅僅是一個(gè)「AI鬧烏龍」的笑話。

陶哲軒在Mastodon上對(duì)此事發(fā)表了看法。

他透過(guò)這個(gè)看似「翻車」的現(xiàn)象,精準(zhǔn)地指出了當(dāng)下AI進(jìn)化的真正邏輯。

今天,我們就來(lái)扒一扒陶哲軒眼中的AI真相:它到底是在思考,還是在作弊?

陶哲軒的質(zhì)疑:

是「偷看答案」還是「撿軟柿子」?

事情發(fā)生后,大部分人的第一反應(yīng)是:數(shù)據(jù)污染。

這很好理解。

現(xiàn)在的AI模型(比如GPT-4、Claude等)都是吃著海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)長(zhǎng)大的。

大家覺(jué)得,這AI肯定是「作弊」了。

它可能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里偷偷看過(guò)那些冷門論文的答案,把它編碼在權(quán)重里。

等到你問(wèn)它的時(shí)候,它不是「推導(dǎo)」出來(lái)的,而是像背課文一樣「背」出來(lái)的。

但在陶哲軒看來(lái),事情沒(méi)那么簡(jiǎn)單。

他敏銳地指出一個(gè)疑點(diǎn):其他的深度研究類AI工具,并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)這些聯(lián)系。


如果僅僅是數(shù)據(jù)污染,僅僅是死記硬背,那應(yīng)該是所有看過(guò)這份數(shù)據(jù)的模型都能答上來(lái)。

但事實(shí)是,有的行,有的不行。

于是,陶哲軒拋出了一個(gè)極具洞察力的理論:「低垂果實(shí)」)。

他在文中寫道:

我的理論是,人工智能工具現(xiàn)在變得足夠強(qiáng)大,可以解決 Erdos 問(wèn)題數(shù)據(jù)庫(kù)中列為開(kāi)放問(wèn)題的「最易摘取的果實(shí)」。


什么叫「最易摘取的果實(shí)」?

陶哲軒解釋得很清楚:「那些使用相當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)、通過(guò)簡(jiǎn)單證明就能解決的問(wèn)題」。

重點(diǎn)來(lái)了!這里有一個(gè)巨大的認(rèn)知反差:

這類「簡(jiǎn)單問(wèn)題」,恰恰也是人類數(shù)學(xué)文獻(xiàn)中的「盲區(qū)」。

因?yàn)樽C明過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單,當(dāng)年的數(shù)學(xué)家可能覺(jué)得「這也沒(méi)啥了不起的」,就沒(méi)有大張旗鼓地宣傳,或者隨手發(fā)在了一個(gè)不知名的期刊角落里。

這就導(dǎo)致了一個(gè)極其尷尬的現(xiàn)狀:

這些問(wèn)題在著名的「Erdos問(wèn)題數(shù)據(jù)庫(kù)」里,依然顯示為「Open(未解決)」?fàn)顟B(tài)。

但實(shí)際上,它們?cè)趲资昵熬鸵呀?jīng)被某位無(wú)名學(xué)者解決了。

這就是陶哲軒看穿的真相:

AI 并沒(méi)有像數(shù)學(xué)家那樣發(fā)明了全新的數(shù)學(xué)大廈,它做的事情更像是「撿漏」。

它利用強(qiáng)大的算力與模式識(shí)別能力,把那些「名義上未解決,實(shí)際上已被解決,但被人類遺忘在角落」的問(wèn)題,重新挖掘了出來(lái)。

這就完美解釋了為什么AI能解決這些問(wèn)題,且這些問(wèn)題恰好都已經(jīng)在文獻(xiàn)里有了答案。

不是因?yàn)锳I偷看了答案,而是因?yàn)檫@些題目本身就是「易碎品」,AI現(xiàn)在的智商剛好夠得著它們。

AI的「超強(qiáng)掃雷」能力

陶哲軒的這個(gè)發(fā)現(xiàn),實(shí)際上給全人類的知識(shí)管理體系一記耳光。

我們以為科學(xué)大廈是層層累進(jìn)的,實(shí)際上,科學(xué)文獻(xiàn)里充滿了「長(zhǎng)尾」。

成千上萬(wàn)的論文躺在數(shù)據(jù)庫(kù)里吃灰,無(wú)數(shù)的微小進(jìn)展因?yàn)闆](méi)有大佬站臺(tái)而被淹沒(méi)。

這就是陶哲軒所說(shuō)的「未被充分研究的問(wèn)題」。


在相關(guān)討論中,有一位網(wǎng)友提出了一個(gè)玄幻且精準(zhǔn)假設(shè),甚至被陶哲軒的讀者們熱議:「信息黑洞」。

這些解決方案的信息,其實(shí)早已被編碼在舊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重里,或者存在于浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中。


但是,它們不是以「教科書」那樣結(jié)構(gòu)化的方式存在的,而是「非局域化」的。

就像黑洞吞噬了信息,信息還在那,但已經(jīng)亂碼了。

對(duì)于人類來(lái)說(shuō),想要從這堆亂碼里找到「這個(gè)問(wèn)題在1998年被解決過(guò)」的線索,計(jì)算成本太高了,根本做不到。

你不可能為了解決一個(gè)問(wèn)題,去讀完過(guò)去50年的所有論文。

AI能做到。

陶哲軒在文中極其樂(lè)觀地預(yù)測(cè):

「這種工具能力的進(jìn)步是不可小覷的,這為自動(dòng)掃描數(shù)學(xué)文獻(xiàn)中那些未被充分研究的長(zhǎng)尾問(wèn)題帶來(lái)了良好的前景。」

這正是AI目前的核心價(jià)值:它不是一個(gè)無(wú)中生有的「創(chuàng)作者」,它是一個(gè)擁有超強(qiáng)算力的「超級(jí)圖書管理員」。

短期內(nèi),我們將看到大量此類事件發(fā)生:

AI宣稱解決了問(wèn)題,然后人類發(fā)現(xiàn)這只是把舊知識(shí)重新打包。

但千萬(wàn)別嘲笑它!

這恰恰證明了AI填補(bǔ)了人類知識(shí)體系中最大的漏洞——遺忘。

AI正在把那些散落在歷史塵埃里的珍珠,一顆顆撿回來(lái)。

陶哲軒引發(fā)的思考

看到這里,你可能會(huì)問(wèn):

這跟我們普通人有什么關(guān)系?我又不做數(shù)學(xué)題。

在陶哲軒這篇內(nèi)容的評(píng)論區(qū)里,有一個(gè)網(wǎng)友留言:


以前,想要發(fā)現(xiàn)「黎曼猜想」和「物理學(xué)」之間的聯(lián)系,你需要是頂級(jí)高校數(shù)學(xué)博士,需要讀遍過(guò)去50年的頂級(jí)期刊,外加極好的運(yùn)氣。

但現(xiàn)在,因?yàn)锳I能夠處理那些「被擾亂的信息」,能夠掃描那些「長(zhǎng)尾知識(shí)」。

就有發(fā)現(xiàn)「金礦」的機(jī)會(huì)。

還有網(wǎng)友評(píng)論道:「AI到底是在推理,還是在產(chǎn)生幻覺(jué)?」


有人回答得一針見(jiàn)血:「它在逼近理性,但方式非常低效且容易產(chǎn)生幻覺(jué),因?yàn)樗鼪](méi)有基于邏輯推理形式?!?/strong>


陶哲軒通過(guò)這次事件其實(shí)在暗示我們:

AI負(fù)責(zé)在「垃圾堆」里找線索,人類負(fù)責(zé)驗(yàn)證這些線索是否正確。

陶哲軒的這次「打假」行動(dòng),表面看是AI的尷尬,實(shí)則是AI的軍功章。

他讓我們看清了AI現(xiàn)階段最強(qiáng)大的能力,不是「寫詩(shī)作畫」,而是「知識(shí)考古」。

正如陶哲軒所預(yù)測(cè)的:這種趨勢(shì)在短期內(nèi)會(huì)持續(xù)。

AI將繼續(xù)在沒(méi)有專家監(jiān)督的情況下,橫掃那些名義上的「開(kāi)放問(wèn)題」。

這是一個(gè)「撿漏」的時(shí)代。

以前,撿漏靠運(yùn)氣,靠家學(xué)淵源;

現(xiàn)在,撿漏靠AI,靠誰(shuí)能更早地理解「長(zhǎng)尾掃描」的價(jià)值。

參考資料:

https://mathstodon.xyz/@tao/115788262274999408

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