Nỗ lực đầy tham vọng của một nhà toán học nhằm tạo ra một bài kiểm tra nghiêm ngặt cho khả năng toán học của trí tuệ nhân tạo đã gặp phải những trпрепятствия đáng kể, làm nổi bật cuộc tranh luận đang diễn ra về khả năng giải quyết vấn đề thực sự của AI so với việc khớp mẫu.
Sáng kiến này, được khởi xướng bởi một nhà nghiên cứu tìm cách vượt qua sự cường điệu về AI , nhằm mục đích tập hợp một cơ sở dữ liệu bí mật gồm các bài toán lý thuyết số đầy thử thách để thực sự kiểm tra liệu các hệ thống AI có thể suy nghĩ toán học ở cấp độ nghiên cứu hay không. Mục tiêu là phân biệt giữa lý luận toán học thực sự và nhận dạng mẫu tinh vi đặc trưng cho hiệu suất AI hiện tại.
Yêu cầu mục tiêu: Tối thiểu 20 bài toán lý thuyết số ở cấp độ nghiên cứu, với đáp án là các số nguyên, đòi hỏi kiến thức trình độ Tiến sĩ không được giảng dạy cho sinh viên đại học.
Thử Thách Cốt Lõi: Khớp Mẫu So Với Hiểu Biết Thực Sự
Vấn đề cơ bản thúc đẩy thí nghiệm này xuất phát từ sự hoài nghi về năng lực toán học của AI . Trong khi các hệ thống AI có thể xử lý toán học cấp độ đại học một cách hiệu quả, các nhà phê bình cho rằng thành công này đến từ việc khớp mẫu thông minh hơn là hiểu biết toán học thực sự. Hiệu suất AI hiện tại trong các nhiệm vụ toán học thường dựa vào việc nhận dạng các loại bài toán quen thuộc và áp dụng các mẫu giải pháp đã được ghi nhớ.
Hạn chế này trở nên đặc biệt rõ ràng khi các hệ thống AI gặp phải các bài báo toán học nâng cao. Các cuộc thảo luận cộng đồng cho thấy rằng AI hoàn toàn thất bại khi được yêu cầu cung cấp các chú thích chi tiết hoặc ví dụ số cho nghiên cứu toán học phức tạp, đặc biệt khi không có lời giải thích tương tự nào tồn tại trực tuyến để hệ thống tham khảo.
Khó Khăn Tạo Cơ Sở Dữ Liệu Và Phản Ứng Của Ngành
Kế hoạch ban đầu yêu cầu thu thập ít nhất 20 bài toán lý thuyết số cấp độ nghiên cứu, với mỗi công ty AI lớn được phép một lần thử giải quyết chúng. Tuy nhiên, theo phản hồi từ cộng đồng, dự án đã thất bại trong việc thu thập đủ bài toán và cuối cùng bị từ bỏ sau khoảng sáu tháng.
Thử thách này đã làm nổi bật một vấn đề kiểm tra quan trọng: một khi các câu hỏi toán học trở nên công khai thông qua đánh giá AI , chúng trở nên bị ô nhiễm và không thể sử dụng cho các đánh giá trong tương lai. Điều này tạo ra một hạn chế cơ bản cho các nỗ lực đánh giá toán học AI đang diễn ra.
Tiến độ dự án: Lời kêu gọi ban đầu về các vấn đề vào cuối tháng 1 năm 2025, với việc đóng đơn đăng ký vào ngày 28 tháng 2 năm 2025. Dự án đã bị từ bỏ sau khoảng 6 tháng do không đủ số lượng vấn đề được gửi.
Ý Nghĩa Rộng Lớn Hơn Cho Khả Năng Toán Học Của AI
Thí nghiệm thất bại phản ánh những câu hỏi lớn hơn về vai trò của AI trong nghiên cứu toán học. Trong khi công nghệ này cho thấy triển vọng trong việc tăng tốc một số khía cạnh nhất định của công việc toán học, nó vẫn chưa thể thay thế được sự sáng suốt và sáng tạo toán học của con người.
Đọc một bài báo, đưa ra các ví dụ số về những gì bài báo nêu và đưa ra một số tóm tắt bằng tiếng Anh đơn giản cho những phần dày đặc nhất là điều mà một hệ thống xử lý ngôn ngữ nên làm tốt nhất. Chúng ta thậm chí không yêu cầu nó đưa ra những ý tưởng độc đáo ở đây.
Cộng đồng toán học vẫn chia rẽ về tác động tiềm năng của AI . Một số người thấy giá trị của AI như một công cụ tăng tốc nghiên cứu, trong khi những người khác đặt câu hỏi liệu các phương pháp hiện tại có bao giờ có thể đạt được lý luận toán học thực sự thay vì bắt chước tinh vi.
Thử thách bị từ bỏ này phục vụ như một lời nhắc nhở rằng bất chấp những tiến bộ ấn tượng trong khả năng AI , vẫn còn những khoảng cách đáng kể giữa hiệu suất hiện tại và loại tư duy toán học sâu sắc thúc đẩy các đột phá nghiên cứu. Khi AI tiếp tục phát triển, cộng đồng toán học tiếp tục tìm kiếm những cách tốt hơn để đánh giá khả năng lý luận thực sự so với năng lực nhận dạng mẫu.
Tham khảo: Xena