Kdo bude v době AI objevitel – člověk, nebo stroj? Koubský: Lidé řeší problémy jinak než počítače

Kolem celé kauzy se pak vyrojila řada dalších vyjádření a souvislostí. „Clayův institut, který vypisoval problémy tisíciletí, mezi které Navier-Stokesové rovnice patří, přiznal, že tento problém je vyřešený,“ říká novinář. 

Kdo je ale autorem řešení a dostane milionovou cenu, to zatím není jasné. Spor mezi OpenAI a dvojicí matematiků z newyorské univerzity tak pokračuje a odpověď se zřejmě bude hledat obtížně.

Čtěte také

Hrozí, že kvůli AI přestanou státy potřebovat své občany a budou méně demokratickými, varuje Kulveit

„Profesor Buckmaster sám při řešení úlohy masivně používal umělou inteligenci od OpenAI i od Anthropicu. Tím také vzniklo podezření, že Open AI okopírovala část jeho práce, k níž mohla mít přístup. Ale protože to řešení je v každém případě částečně strojové, tak se opravdu obtížně rozlišuje, kdo co udělal a neudělal,“ doplňuje Koubský.

Hlavní otázkou je tedy důvěra ve vědce a umělou inteligenci. „Až do toho problému s Navier-Stokesovou rovnicí nevznikl spor o to, jestli se provozovatel jazykového modelu nedívá pracujícím vědcům pod prsty a nesnaží se jim něco odcizit. Tohle je první obvinění tohoto typu a samozřejmě to důvěrou otřásá,“ přibližuje novinář. Tento případ podle něj může změnit to, jak se s AI ve vědě pracuje.

Autorství objevů

Otevírá se tím otázka určování autorství nových objevů – má větší zásluhu lidský vědec, nebo umělá inteligence? Koubský upozorňuje, že některé matematické objevy už AI provádí téměř sama.

Čtěte také

Světlo, kamera a AI. Vědci v Milovicích testují nový způsob monitoringu nočních motýlů

„Ona úlohu vyřeší, ovšem po svém. To znamená často způsobem, který je pro člověka velice obtížné sledovat. Ve vědách, které jsou orientovány praktičtěji – třeba v biologii – se moc neřeší, jakým způsobem se k tomu došlo. V matematice se to řeší velmi, je teoretická, matematické důkazy mají hodnotu především tím, že jsou srozumitelné pro ostatní matematiky,“ zdůrazňuje.

Připomíná ale, že nejde o bezprecedentní situaci. První matematický důkaz pomocí počítače byl podán v roce 1976, byl to takzvaný problém čtyř barev. Dva američtí matematici tehdy nechali počítač vygenerovat všechna možná řešení a zjistili tak, že na mapě lze využít jen čtyři barvy, aby vedle sebe nebyly žádné státy ve stejné barvě.

„Hodně matematiků bylo a je stále rozpačitých z toho, jak ten důkaz vypadá, protože to vyřešil počítač hrubou silou, nikoliv člověk elegantní úvahou, tak, jak na to byli matematici po století a po tisíciletí zvyklí,“ vysvětluje reportér.

Člověk hledá řešení jinak

Umělá inteligence tento problém posouvá dál, pokračuje Koubský: „Je schopna řešit problémy účinně, efektivně, ale způsobem, jakým by to nedělal člověk. Trochu to matematické uvažování matematikům kazí a ti jsou s tím mnohdy velmi nespokojeni. Ale moc nevědí, co s tím.“

Tristan Buckmaster ve svém prohlášení uvedl, že OpenAI k vyřešení Navier-Stokesova problému vydala 166 stránkovou studii, kde se mělo vysvětlovat, jak k tomu umělá inteligence došla. Buckmaster a další vědci tvrdí, že studie není pro člověka příliš srozumitelná – není z ní jasné, jaké metody AI použila a jak postupovala.

Čtěte také

Magazín Experiment: Jak správně inhalovat? Čeští vědci odhalují chyby pomocí AI. A co dokáže probiotická zubní nanonit?

Koubský to znovu přibližuje na případu čtyř barev. „Existuje jisté množství kombinací tvarů na mapě, ukázalo se, že těch tvarů je 1936. Nechali je všechny vygenerovat počítačem, člověk by si ani nebyl jist, jestli všechny má. Nechali všechny tyto kombinace obarvit těmi čtyřmi barvami a přesvědčili se, že to funguje, že se nikde nedotýkají dvě plochy stejné barvy. Fajn, problém vyřešen. Člověk by tímhle způsobem ten problém neřešil, protože by to ani nedovedl. Tohle je typické počítačové řešení hrubou silou, takhle postupuje umělá inteligence.“

Při důkazech pak podle něj nejde o to, že by výsledky byly zpochybnitelné. „Jde o to, že tohle je cesta, kterou by člověk jít ani nemohl, protože jeho mysl k tomu není uzpůsobená. Myslím si, že zpětně se to s velkým úsilím potom pochopit dá,“ říká i s odkazem na problém čtyř barev.

Jak vědci a univerzity řeší záplavu rychlokvašených studií plných halucinací? Může AI zrychlit vývoj léků? Ve kterých oblastech lze očekávat raketový posun díky těmto technologiím? Poslechněte si celé Online Plus.