陶哲轩介绍
说到天才数学家,就不得不首先介绍一下数学神童陶哲轩了。他是一位华裔美国数学家,13岁获得国际数学奥林匹克竞赛数学金牌;16岁大学毕业,17岁硕士毕业,21岁获得普林斯顿大学博士学位,24岁起在加利福尼亚大学洛杉矶分校担任教授。2006年31岁时获得菲尔茨奖(数学界最高奖项)、拉马努金奖和麦克阿瑟天才奖,2008年获得艾伦·沃特曼奖,2015年获得科学突破奖—数学突破奖。陶哲轩的兴趣横跨多个数学领域,包括调和分析、非线性偏微分方程和组合论等。而ChatGPT刚发布没有多就,就已经成为天才数学家陶哲轩的研究助手了!期间,各种ChatGPT的“隐藏功能”都被陶哲轩挖了出来。用于公式求解
总的来讲,陶哲轩大概的意思就是:ChatGPT数学能力虽然不咋滴,但对做学术研究的人来说是个发散思维的好工具。陶哲轩直接给出了他用ChatGPT求解数学题的一个例子。刚开始,他直接把同事询问的问题逐字逐句抛给了ChatGPT。ChatGPT也有模有样地回答了起来,期间还提到了一个高度相关的术语:对数矩生成函数,甚至在给出的答案中还讨论了一个具体的例子。这术语,这举例…乍一看,甚至骗过了陶哲轩的“法眼”,不过在检查一遍之后,陶发现:答案是错的!按理说一般人的逻辑到这里就该结束了——得出结论:ChatGPT的数学能力不太行。但陶哲轩还没有止步,他仔细分析了ChatGPT给出的解答过程,发现并不是完全错误的,还是有可取之处。比如说,ChatGPT在解答过程中用的是lmgf公式,而在克拉默定理给出的标准答案中用到的是lmgf公式的Legendre变换。虽然不是正确的解题思路,但也很接近正确答案了。紧接着他又用ChatGPT手机短信版再试了一个数学问题:我该如何证明有无穷多个素数?虽然给出的证明的是意料中的不完全正确,但陶发现ChatGPT给出的论证思路是可以被固定下来的,并且这个思路他之前还从未见过。这一通试用下来,直接打开了陶哲轩的思路。既然ChatGPT在具体数学问题上给出的答案是不完全正确的,那不如索性发挥发挥它生成答案部分正确的特性:在处理数学问题时,可以让ChatGPT这类大语言模型做一些半成品的语义搜索工作。也就是说,ChatGPT不用提供确切的答案,只用生成一些可能的提示,这样就对数学家的解题过程提供了很大的帮助。还有人脑洞大开,想知道AI能否提出一些全新的数学猜想。AI能不能提出猜想不知道,但是AI自动、半自动证明定理已经是现实,并且走向实用化了。为什么
话说回来,既然都只是用作数学研究中的一个工具,为啥在陶哲轩眼中AI会更合适,而传统搜索引擎就不太行呢?因为AI“思维逻辑”更发散!陶直接从传统计算机软件和AI工具的内部运行逻辑分析了一通。先来说传统的计算机软件,它的运行逻辑类似于函数,这是一个很标准的数学概念。具体来说,若输入的在给定域中,软件就能够可靠地给出范围中的单个输出,若输入不在给定域中,则就不能给出结果或者说乱给一些结果。而AI工具,就不会像传统计算机软件那样死板,它运行的逻辑不是基于经典函数,而是类似于概率输入,AI会从一个概率分布μₓ中采样,然后随机输出。而这个概率分布,集中在完美结果附近。不过这样也会导致一些随机偏差和不准确结果的产生。但整体比较下来,AI工具还是具有一定的优势。一方面它更加灵活,可以比传统的软件工具更优雅地处理嘈杂或格式不好的输入。另一方面,在一定程度上AI的“思维方式”也会更加发散。但对于AI半自动证明定理的论文,审稿人就难了。陶哲轩对AI的观察,也在学术圈引起了一场讨论。他指出,阅读AI写的论文和人写的论文体验完全不同。阅读人写的论文,通常能在上下文和风格上捕捉到一些线索,通过这些线索可以快速分离出论文的“肉”,加快阅读速度。AI生成的数学论文,文字看起来都很有说服力,必须一行一行仔细看才能发现其中的缺陷。纽约大学教授马库斯将其解读为:同行评议从此更难了。不过网友中也有人认为,让审稿人必须一行一行仔细看,而不是依赖于肤浅的格式信号,也算得上一件好事。其他用途
可以用于资料的查找。但首先要有技巧地抛出一个问题,假设陶想找库默尔定理但记不起来这个定理的名字,他是这样来问的:我正在找一个关于(balabala)的公式,它是一个经典的理论但我想不起名字,你能给我解答吗?最终ChatGPT给出的答案是Legendre公式(一个相关的结果),然后根据这个答案用传统的搜索引擎就可以轻松找到库默尔定理。还可以用AI写邮件,改写论文语句、查询小语种数学名词的发音等。AI在数学上应用展望
IBM研究员Jason Rute展示了一种受AlphaGo启发的方法,将定理证明类比成围棋,下一个步骤相当于下一手棋,得证相当于获胜。谷歌科学家吴宇怀则分享了大语言模型在自动形式化(Autoformalization)上的进展。而陶哲轩本人对AI的兴趣也不止于此,用机器学习解决实际问题也在他的涉猎范围之中。刚刚在澳大利亚的一场讲座上,他还分享了如何用数学结合机器学习预测火灾变化。既然ChatGPT能在纯数学中都得到应用,那其他行业肯定也能得到更好地应用,让我们拭目以待。2023年3月11日声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。