Ola Valéria, e toda(o)s:
Acho que o David Bessis tem razão. Concordo com sua
proposta: a comunidade matemática precisa abandonar seu "código
de honra" que valoriza demasiadamente a prova de teoremas.
Essa obsessão com o produto final (o teorema) em detrimento do
processo (a intuição, a formulação de novas linguagens e
definições) criou essa oportunidade perfeita onde a IA agora
começa a reinar.
Os matemáticos deveriam sim começa a trabalhar com, e divulgar abertamente a "matemática secreta". É preciso comunicar a todo mundo — e, talvez mais importante, a nós mesmos — que o verdadeiro produto da matemática é a compreensão e a clareza. Os teoremas são apenas a cereja desse processo, não o objetivo final.
Se essa mudança de narrativa não acontecer, a matemática corre o risco de ser vista como uma atividade fora da capacidade humana, porque a IA se tornará cada vez mais proficiente na "matemática oficial", gerando provas complexas , corretas, e irrelevantes ou incompreensíveis. As máquinas terão "resolvido a matemática".
No entanto, a IA dificilmente criará a verdadeira "matemática secreta": o processo cognitivo humano de construir significado, de ter o insight que conecta áreas distantes, de criar a definição elegante que torna o complexo trivial.
Acho mesmo que essa distinção deveria se tornar parte fundamental da educação do matemático. Devemos ensinar os estudantes a valorizar o "porquê" por trás de uma definição e a beleza de um novo conceito com o mesmo rigor que ensinamos a validar uma prova.
Mais ou menos foi o que escrevi aqui: https://revistas.pucsp.br/index.php/circumhc/article/view/55033
Abraços,
Walter
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Essa postagem do Tim Gowers não tem muita profundidade... Os pontos de vista mais interessantes estão no ensaio do Bessis divulgado pela Valéria ou no artigo que o Walter escreveu.Mas a postagem do Tim Gowers é uma evidência de que as coisas mudaram mesmo, para o bem ou para o mal. Ela coincide, a propósito, no conteúdo, com a última coluna do Marcelo Viana na Folha de São Paulo, que termina assim:"Guilherme Silveira, empresário brasileiro com formação em matemática me comunicou como usou automação com IA para obter resultados de pesquisa na área da minha tese de doutorado. Regularmente, os colegas me relatam como a assistência da inteligência artificial está mudando o modo como fazem matemática, e eu vejo o mesmo acontecendo comigo e com meus alunos. Gostemos ou não, a IA chegou para ficar e a matemática nunca mais será a mesma."Essa é a questão. Para mim, é um problema filosófico, antes de qualquer outra coisa: máquinas estão fazendo coisas suficientemente inteligentes, de forma relativamente autônoma, a ponto de surpreender um matemático de primeria linha, um "medalhista Fields".Eu, como sou materialista no sentido filosófico, acho tudo isso muito bacana, pois o misticismo está recuando mais um passo. Tudo aquilo que conseguimos fabricar, reproduzir, controlar, perde o ar misterioso. Fogo, moléculas orgânicas, energia atômica e, agora, inteligência artificial.Claro, todas as tecnologias vêm à luz em nossa sociedade sob a forma de mercadorias, e são vendidas como tais pelod possuidores de mercadorias. IA é uma mercadoria. Computadores são mercadorias. Onde há mercadorias há exploração do trabalho. Tudo isso é condenável, mas atinge todos os aspectos da nossa vida em sociedade. Essas roupas que usamos, por exemplo, foram quase certamente fabricadas na China por seres humanos em condições análogas à escravidão. É antiético usarmos essas roupas?
O fenômeno que realmente interessa aqui é a mudança filosófica, epistemológica, sobre o que é de fato matemática. A queda da economia de teoremas está aí, é um fato. Matemática é algo além do que essas
máquinas fazem? (Minha opinião é a de que sim, escrever matemática e demonstrar teoremas é uma fase posterior e meio secundária do pensamento matemático.)
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Noga Alon:
“A solução do problema pelo modelo interno da OpenAI é, na minha opinião, uma realização extraordinária, resolvendo um problema em aberto de longa data. O fato de que a resposta correta não é (n^{1+o(1)}) é surpreendente, e a construção, bem como sua análise, empregam ferramentas bastante sofisticadas da teoria algébrica dos números de maneira elegante e engenhosa. Como explicam os comentários de alguns de meus colegas aqui, há várias razões que ajudam a compreender por que ferramentas de IA podem ser melhores do que seres humanos para encontrar uma construção desse tipo. Concordemos plenamente ou não com essas razões, o fato é que a IA foi capaz de fazer aqui aquilo que muitos excelentes pesquisadores humanos tentaram fazer e não conseguiram.
Assim como outros matemáticos que tiveram a oportunidade de experimentar — ainda que apenas brevemente, no meu caso — o ChatGPT Pro 5.5, minha impressão é que ferramentas de IA são capazes de transformar dramaticamente a pesquisa em matemática. A nova e espetacular solução do problema das distâncias unitárias de Erdős me convence de que é difícil superestimar o impacto potencial completo dessa transformação.”
Thomas Bloom:
“Um aspecto desta demonstração não deve ser negligenciado: embora a prova original produzida pela IA fosse completamente válida, ela foi significativamente aprimorada pelos pesquisadores humanos da OpenAI e pelos muitos outros matemáticos envolvidos no presente artigo. O ser humano ainda desempenha um papel vital na discussão, assimilação e aperfeiçoamento dessa prova, bem como na exploração de suas consequências.
As fronteiras do conhecimento são extremamente irregulares, e sem dúvida os próximos meses e anos verão sucessos semelhantes em muitas outras áreas da matemática, nas quais problemas em aberto de longa data serão resolvidos por uma IA revelando conexões inesperadas e levando o maquinário técnico existente ao seu limite. A IA está nos ajudando a explorar mais plenamente a catedral da matemática que construímos ao longo dos séculos; que outras maravilhas ainda invisíveis estarão aguardando nos bastidores?”
Tim Gowers:
“Agora que vi a solução e também algumas das reações de pessoas que a compreendem em detalhe, vejo-me não apenas tentando avaliar o que a IA alcançou neste caso específico, mas também refletindo, de maneira mais geral, sobre como tais avaliações podem sequer ser feitas. Ainda conseguimos identificar alguma capacidade matemática que matemáticos humanos possuam e que a IA ainda não possua? Se sim, qual poderia ser essa capacidade, e como poderíamos demonstrar que a IA ainda carece dela?
Quase certamente, a resposta à primeira pergunta terá de ser quantitativa, e não qualitativa. Isto é, é improvável que consigamos mostrar que existe algo que nós podemos fazer e que os modelos atuais de IA não possam, em princípio, fazer de modo algum; mas talvez possamos mostrar que ainda existem coisas que conseguimos fazer de maneira muito mais eficiente do que esses modelos. Entretanto, quando um modelo acaba de resolver um grande problema em aberto, torna-se claro que mesmo uma conclusão modesta como essa não será simples de demonstrar — e, na verdade, nem sequer é obviamente verdadeira.
(...) Em todo caso, não há dúvida de que a solução do problema das distâncias unitárias constitui um marco na matemática produzida por IA: se um ser humano tivesse escrito o artigo e o submetido aos Annals of Mathematics, e eu tivesse sido solicitado a dar uma opinião rápida, eu recomendaria sua aceitação sem qualquer hesitação. Nenhuma prova previamente gerada por IA chegou sequer perto disso.
Além disso, ainda que seja correto afirmar que a IA ainda não consegue encontrar uma prova que exija uma longa sequência de dicas, tais provas também são extremamente difíceis de encontrar para seres humanos. Assim, mesmo no improvável caso de que o progresso da matemática produzida por IA venha subitamente a estagnar, provavelmente já entramos numa era em que será muito difícil para seres humanos competir com a IA na resolução de problemas matemáticos.
Escolhi cuidadosamente minhas palavras aqui, porque resolver problemas não é tudo o que os matemáticos fazem. Meu palpite é que a IA em breve também atingirá um alto nível em outras atividades, como construir teorias, formular definições e fazer perguntas interessantes — mas essa já é uma discussão à parte.”
Arul Shankar:
“Na minha opinião, este artigo demonstra que os modelos atuais de IA vão além de meros auxiliares de matemáticos humanos — eles são capazes de ter ideias originais e engenhosas, e então levá-las até sua plena realização.”
Jacob Tsimerman:
“Este é um trabalho realmente impressionante, e eu o aceitaria para qualquer periódico sem hesitação. Na verdade, trabalhei brevemente nesse problema e tentei construir um contraexemplo, mas não consegui fazer progresso.
(...) Trata-se definitivamente de uma construção intimidadora de compreender em profundidade, mesmo quando se sabe o que está acontecendo — e ainda mais difícil de explorar por conta própria. É sempre tentador olhar para uma demonstração concluída e, retrospectivamente, declará-la óbvia.
Isso talvez indique uma das maneiras pelas quais sistemas de IA possuem vantagem: não é apenas que eles podem testar todos os métodos conhecidos, mas que conseguem explorar por mais tempo e em águas mais traiçoeiras do que os matemáticos humanos, sem se deixarem sobrecarregar. Evidentemente isso ainda não é robustamente verdadeiro, mas talvez estejamos diante de um evento precursor do que está por vir.”
How was the model able to solve something that human mathematicians had failed to do? In a companion article released by OpenAI, the mathematician Thomas Bloom, who reviewed the full model output, identified the factors that came together to make this counterexample ripe for LLM-aided discovery. He noted that though the conjecture is old, those who have worked on it have largely shared Erdos’s original belief that it was true and therefore focused on trying to solve it. What the LLM-based tool did instead was to systematically apply and extend existing techniques in search of evidence that the conjecture was false. Here’s Bloom: “[the AI’s] success here echoes previous achievements: it often produces the most surprising results by persevering down the paths that a human may have dismissed as not worth their time to explore, combining superhuman levels of patience with familiarity with a vast array of technical machinery.”A few observations of my own:
(1) Non-mathematicians might not be familiar with the degree to which LLM-technology has been combined with existing computer-aided math tools in recent years to seek new math results through the systematic and patient exploration of techniques and corners of problem spaces that are too exhausting to interest most human mathematicians. The real technical headline of the new OpenAI result, therefore, is that chain-of-thought reasoning was able to accomplish this type of systematic solving without the much more intricate scaffolding used in most of these existing tools. That being said, the internal model used here, which many assume is OpenAI’s response to the truly massive Mythos LLM, is likely similarly massively expensive to prompt. The future of AI-assisted math will likely focus on smaller, cheaper, math-tuned LLMs combined with more powerful scaffolding. So, this experiment might be more about marketing the power of their new model than trying to actually advance computer-aided math.
(2) I don’t think it’s accurate to say these examples of AI-supported mathematics mean the models are somehow “smarter” than human mathematicians. I think a better analogy might be how computer tools helped architects produce much more daring and complicated designs (like the Frank Gehry-designed Stata Center where I did my CS doctoral and postdoctoral work at MIT). These tools weren’t better architects than humans but made humans more capable architects.
(3) From a business perspective, I actually think this announcement isn’t necessarily good news for OpenAI. There are few markets smaller and less lucrative than professional academic mathematics. The fact that this is the area where OpenAI is dedicating some of their top technical talent (like Noam Brown) underscores the degree to which, like the drunk searching for their keys under the streetlight, their most impressive results are limited to the smaller number of areas that are well-suited to LLMs (i.e., math + computer coding). If this model was brilliant in some more general way, obviously the better examples would be solving problems or automating processes that directly and obviously generate massive revenue or savings for the specific types of companies they hope to make their customers.
In conclusion: AI’s role in math is genuinely important and exciting. I can think of any number of results I’ve worked on in my career where I could have moved faster or been more comprehensive if I had access to the latest generation of tools. But this intersection of AI and math is also very specific to this field and more nuanced and complicated than simply imagining AI systems as standalone mathematicians who are becoming increasingly brilliant. One should be wary of making ambitious generalizations from fields like math and coding to other potential applications of these models.
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