כולנו כבר התרגלנו לבינה מלאכותית שעונה לנו על שאלות, כותבת עבורנו אימיילים, מייצרת תמונות מרהיבות ואפילו מתכנתת אפליקציות. אבל נראה שלאחרונה החליטו מנהלי חברת OpenAI לשבור את הכלים ולפלוש אל המבצר האחרון של האינטלקט האנושי: הם החליטו לפתור את המתמטיקה עצמה.
החדשות שיצאו ממעבדות החברה בשבוע שעבר נשמעות כמו מדע בדיוני. OpenAI פרסמה 722 מאמרים מתמטיים, המאורגנים ב־372 קבוצות של תוצאות, ובהם פתרונות מוצעים לבעיות שנותרו פתוחות עד היום. הדרמה האמיתית מסתתרת בפרטים: בין התוצאות האלה נמצאת גם התקדמות הנוגעת לשלוש מ"בעיות המילניום" שטרם הוכרעו רשמית.
בשנת 2000 בחר מכון קליי למתמטיקה שבע מהבעיות החשובות ביותר שידע עולם המתמטיקה. לפתרון כל אחת מהן הוקצה פרס של מיליון דולר. קבלת הפרס מחייבת עמידה בשורה של כללים, ובהם פרסום מתאים, עמידה בבחינה של הקהילה המתמטית במשך שנתיים וקבלה כללית של הפתרון.
אלכס קנטרוביץ, פרופסור בכיר למתמטיקה באוניברסיטת ראטגרס, הגיב להוכחה הקשורה להשערת רימן במילים: "אילו אדם היה עושה זאת, הוא היה זוכה מייד במדליית פילדס".
נוסף על כך, OpenAI טוענת כי הוכיחה גרסה מוחלשת של "השערת רימן", הנחשבת אולי ל"גביע הקדוש" המפורסם ביותר של עולם המספרים.
אולם, שלושה מהמאמרים נמשכו בחזרה יממה לאחר פרסומם, בעקבות שגיאת סימן מתמטי – פלוס במקום מינוס – שגרמה לקריסת אחת ההוכחות ופגעה בשתי הוכחות נוספות שהתבססו עליה.
כך או כך, אלכס קנטרוביץ, פרופסור בכיר למתמטיקה באוניברסיטת ראטגרס, הגיב להוכחה הקשורה להשערת רימן במילים: "אילו אדם היה עושה זאת, הוא היה זוכה מיד במדליית פילדס, בלי שום ספק". מדובר במדליה המכונה לעיתים "הנובל של המתמטיקה".
למה זה כל כך דרמטי?
בשביל רובנו, מתמטיקה מסתכמת בחישובים – עודף בסופרמרקט, חישוב ריבית על משכנתה או משוואות מהתיכון. אבל מתמטיקה גבוהה היא משהו אחר לגמרי. היא אינה רק חישוב, אלא בנייה של גורדי שחקים מופשטים של לוגיקה טהורה. בעיות כמו השערת רימן אינן דורשות מחשבון גדול יותר, אלא יצירתיות ואינטואיציה ברמה גבוהה. הן דורשות לזהות חוקיות בתוך כאוס מוחלט.
עד היום נחשבה המתמטיקה הגבוהה לתחום אנושי כמעט לחלוטין, שנעזר במחשבים לצורכי מחקר. כעת הבינה המלאכותית הופכת להיות גם המתמטיקאי החוקר וגם המחשב שמסייע לו. היא למדה להסיק מסקנות, לבנות טיעונים ולייצר שרשראות לוגיות ברמה של גדולי המוחות בהיסטוריה.
הבינה המלאכותית הופכת להיות גם המתמטיקאי החוקר וגם המחשב שמסייע לו. היא למדה להסיק מסקנות, לבנות טיעונים ולייצר שרשראות לוגיות ברמה של גדולי המוחות בהיסטוריה
חשש קיומי באקדמיה
התגובה של הקהילה המתמטית נעה בימים אלה בין תדהמה מוחלטת לבין מעין משבר קיומי. מצד אחד, יש התרגשות עצומה. חידות שהטרידו דורות של חוקרים מקבלות לפתע לא רק קצה חוט, אלא לכאורה את החוט כולו. מצד שני, מתמטיקאים שראו את עצמם כאומנים של המספרים מוצאים את עצמם לפתע מתבוננים במכונה שעושה את עבודתם מהר יותר, ולעיתים גם טוב יותר.
מטבע הדברים, הדבר גם מעורר התנגדות. קבוצה של 25 זוכי מדליית פילדס, מבכירי המתמטיקאים בעולם, הזהירה כי הניסיון של התעשייה לפתור במהירות בעיות מתמטיות מאיים לפגוע בהבנה, בהכשרת חוקרים ובתרבות המחקר. יש גם המטילים ספק בעבודת המכונה וטוענים שהיא מבוססת על מידע ועל רעיונות קיימים של מתמטיקאים שהקדישו לכך את מרבית חייהם.
ניתן להעריך בזהירות שהמרוץ העולמי לפיתוח הבינה המלאכותית יתעלם מאזהרות המתמטיקאים וימשיך להתקדם במלוא המרץ. הרי החלטתה של OpenAI להיכנס לחקר התחום הגיעה לאחר שיריבתה המושבעת, אנת'רופיק, כבר החלה לעסוק במחקר דומה.
אז האם אנחנו קרובים לעידן שבו לא נזדקק עוד למתמטיקאים? נראה שאין מנוס משינוי מהותי באופיו של המקצוע. ייתכן שכבר בעתיד הלא רחוק לא נזדקק למתמטיקאים שישבו במשך שנים במשרד סגור כדי לפצח משוואה אחת.
במקום לפתור את הבעיה, מתמטיקאי טוב יהיה מי שישאל את השאלה הנכונה, יכוון את הבינה המלאכותית לאופקים חדשים ויבין את משמעות הפתרון שהמכונה הפיקה. במילים פשוטות, המתמטיקאים יעסקו פחות בפתרון בעיות בכוחות עצמם ויותר בהכוונת המחקר ובניתוח פתרונות.
במקום לפתור את הבעיה, מתמטיקאי טוב יהיה מי שישאל את השאלה הנכונה, יכוון את הבינה המלאכותית לאופקים חדשים ויבין את משמעות הפתרון שהמכונה הפיקה
ההבטחה הגדולה והסכנה האפלה
אז במה הידיעה המרעישה הזו של OpenAI עוזרת לנו, האנשים הפשוטים שמעדיפים לקרוא כתבה באתר או לצפות בסרטון קצר, ופחות נוהגים לקרוא כתבי עת במתמטיקה בארוחת הבוקר?
התשובה היא שהמתמטיקה היא שפת התכנות של היקום. כשאנחנו מבינים אותה טוב יותר, אנחנו פורצים דרך בפיזיקה, בכימיה וברפואה. פתרון חידות מורכבות עשוי להוביל בעתיד לפיתוח חומרים חדשים וחזקים יותר, לתרופות המתוכננות בצורה מדויקת, למודלים מדויקים יותר לחיזוי שינויי האקלים ואפילו למציאת מקורות אנרגיה חלופיים.
אבל למטבע הזה יש גם צד שני, והוא מדאיג לא פחות. באבטחת מידע, קושי מתמטי הוא לפעמים המכשול האחרון בדרך לפריצה למערכת. בשיטת ההצפנה RSA, למשל, קל להכפיל שני מספרים ראשוניים גדולים, אבל קשה מאוד לשחזר את הגורמים הראשוניים מתוך התוצאה. חלק מהביטחון הדיגיטלי שלנו נשען על הפער הזה.
אם הבינה המלאכותית תגלה דרך מעשית לצמצם אותו באופן דרמטי, היא עלולה לאפשר פענוח מידע וזיוף חתימות דיגיטליות במערכות התלויות בשיטה הזו. במצב כזה, אם המערכות הפגיעות לא יעברו לחלופות בטוחות יותר, עלול להיגרם נזק עולמי חמור לפרטיות, למסחר ולאמון במערכות הדיגיטליות.
וכאן אורבת גם סכנה אחרת: ריכוז הידע בידי מספר קטן של חברות ומדינות. המאמרים וההוכחות המוצעים לבעיות המתמטיות פורסמו לציבור, אבל המודל שהפיק אותם עדיין פנימי.
יש גם סכנה ארוכת טווח יותר: שחיקה בהכשרתם של האנשים שידעו להבין את התוצאות ולבקר אותן. המאמץ לפצח בעיה הוא חלק מהדרך שבה מתמטיקאי לומד לזהות הנחה שגויה, להמציא רעיון ולשאול שאלה
אם כלי המחקר החזקים ביותר יישארו בשליטתן של חברות ומדינות מעטות, הגישה לחזית המדע עלולה להתרכז בידי מספר מצומצם של גופים, שיוכלו לנצל זאת כדי לשמור על עליונות מסחרית, פוליטית או ביטחונית. אוניברסיטה תוכל לקרוא על תגלית, ובכל זאת להתקשות להשיג את הכלי הדרוש כדי להמשיך ולהתקדם ממנה.
ויש גם סכנה ארוכת טווח יותר: שחיקה בהכשרתם של האנשים שידעו להבין את התוצאות ולבקר אותן. המאמץ לפצח בעיה הוא חלק מהדרך שבה מתמטיקאי לומד לזהות הנחה שגויה, להמציא רעיון ולשאול שאלה שאיש לא שאל. אם מוסדות יראו בבינה המלאכותית הצדקה לקצץ בהכשרת חוקרים ובהשקעה בהם, אנחנו עלולים להרוויח פתרונות מהירים ולאבד בהדרגה את היכולת העצמאית לבחון אותם.
ככל שהמערכות יתחזקו, יהיה צורך להשקיע גם באנשים המסוגלים להבין את עבודתן. אחרת, כוח עצום לייצר תשובות עלול להפוך לתלות עצומה במי שמחזיק במכונה, במקרה הטוב, או במכונה עצמה, במקרה הרע.
תגובות עכשיו הזמן לומר את דעתך
תגובתך פורסמה! שתפו את עמוד הפרופיל שלכם
ועכשיו אנו זקוקים לתמיכה שלך עזרו לנו להמשיך ליצור עיתונות אמינה, מקצועית וליברלית
תמכו בנו