Resumo:
A Aliança de Laboratórios de Matemática e Inteligência Artificial de Yau foi criada na Universidade de Tsinghua em 11 de outubro. Ela planeja reunir cerca de 1.000 matemáticos e pesquisadores para promover a integração de inteligência artificial, matemática e pesquisa interdisciplinar. O vencedor da Medalha Fields e professor da Universidade de Tsinghua, Qiu Chengtong, atua como líder da aliança. Ele disse que a China ainda está atrás dos Estados Unidos no uso da IA para promover a ciência de ponta, e que as suas capacidades de investigação científica doméstica em grandes modelos ainda não estão ao nível mundial. A aliança espera integrar talentos e recursos para desenvolver de forma independente modelos especiais para ciências matemáticas.
A aliança é estabelecida conjuntamente por oito instituições, incluindo a Academia Qiuzhen da Universidade de Tsinghua, o Centro de Ciências Matemáticas Yau Shing-tung da Universidade de Tsinghua, o Instituto de Matemática Aplicada do Lago Yanqi de Pequim, o Centro de Matemática Morningside da Academia Chinesa de Ciências, o Instituto de Matemática e Estudos Interdisciplinares de Xangai, o Centro Yau Shing-tung da Universidade do Sudeste, o Instituto Hetao de Matemática e Ciências Interdisciplinares. (Shenzhen) e Instituto Zhizhen de Matemática Interdisciplinar da Universidade Chinesa de Hong Kong. O primeiro laboratório de matemática e inteligência artificial está localizado na Academia Tsinghua Qiuzhen e foi estabelecido em conjunto com o Centro de Ciências Matemáticas de Yau; a aliança também planeia construir laboratórios em Pequim, Xangai, Nanjing, Shenzhen e Hong Kong para colaborar através da partilha de recursos de formação de modelos, bibliotecas formais de matemática e plataformas de poder computacional.
O foco atual da aliança inclui o desenvolvimento de grandes modelos específicos da matemática, o uso de IA para auxiliar na descoberta de conjecturas e provas formais, o desenvolvimento de inteligência artificial explicável e a promoção da interseção da matemática e da computação quântica, das ciências da vida, das finanças e de outros campos. A aliança também planeja realizar treinamento de talentos e cooperação internacional, e estabelecer o "Journal of AI-Assisted Mathematics". O evento de estabelecimento anunciou mais de dez resultados e direções de pesquisas, envolvendo geometria, computação quântica, ciências da vida, bem como problemas matemáticos como a conjectura degenerada de Arnold e a conjectura de Sylvester. A maturidade desses projetos não é a mesma. Algumas são direções de pesquisa e não podem ser consideradas resultados concluídos e revisados por pares.
Um caso que atraiu a atenção é a cooperação entre o Centro de Ciências Matemáticas Tsinghua Yau e o Instituto de Matemática e Estudos Interdisciplinares de Xangai para estudar esferas homotópicas setedimensionais. O artigo de pesquisa, atualmente disponível como pré-impressão, relata que esferas homotópicas setedimensionais suaves para todas as 28 classes de difeomorfismos orientados constroem métricas Riemannianas com curvatura de seção transversal estritamente positiva. Segundo a aliança, a IA ajuda a equipe a explorar estratégias de prova e simplificar cálculos; o sistema de álgebra computacional é usado para verificar identidades e limites de intervalo e gerar certificados de cálculo reproduzíveis. A concepção da pesquisa, a prova e a demonstração final ainda são realizadas por matemáticos, portanto este resultado não é provado de forma independente pela IA.
A capacidade da IA de gerar resultados matemáticos em lotes também desencadeou discussões sobre padrões acadêmicos. Xi Nanhua, acadêmico da Academia Chinesa de Ciências e presidente da Sociedade Matemática Chinesa, destacou que o ritmo das empresas que divulgam resultados gerados por IA entra em conflito com a tradição de verificação rigorosa e revisão por pares na comunidade matemática, e conteúdo errôneo que não foi totalmente testado pode vazar; ele acredita que a comunidade matemática e a indústria de IA precisam estabelecer conjuntamente regras reconhecidas por todas as partes. Recentemente, a OpenAI divulgou um lote de manuscritos matemáticos e materiais de prova gerados por modelos internos. Seu depósito oficial lista atualmente 719 manuscritos, divididos em 372 grupos, e explica que os resultados estão em diferentes estágios de verificação. Cerca de 42% dos principais resultados foram formalizados pelo Lean, podendo ainda haver problemas com os resultados que ainda não foram formalizados. Isto também destaca que, além de melhorar a eficiência da exploração, a investigação matemática assistida por IA também deve resolver os problemas de verificação, reprodução e atribuição de responsabilidades.
Qiu Chengtong acredita que a IA pode gerar um grande número de provas e resultados de cálculos, mas levantar novas questões perspicazes e formar intuição matemática e julgamento criativo ainda são funções importantes dos pesquisadores humanos. Após a aliança ser estabelecida, como transformar grandes capacidades de modelos em descobertas matemáticas verificáveis e estabelecer padrões académicos correspondentes será a chave para o seu trabalho subsequente.
Comentários