Dan Romașcanu Comunicări publice spectaculoase ale firmei OpenAI au zguduit lumea aparent liniștită a matematicii. În septembrie și octombrie, în două știri diferite, compania, care este unul dintre liderii industriei Inteligenței Artificiale (IA), a anunțat că agenții săi (aplicații) IA au rezolvat una dintre cele șapte mari probleme considerate, la începutul mileniului, atât de dificile, încât nu era clar dacă vreodată matematicienii le vor dovedi, iar cu câteva săptămâni mai târziu a prezentat o listă cu alte 372 de probleme foarte complicate cărora același model le-ar fi furnizat soluții. Se alătură matematica listei – deja foarte lungi – de domenii în care IA joaca un rol disruptiv până la a le schimba dincolo de recunoaștere? Este profesia de matematician și ea în pericol? Sunt aceste îngrijorări specifice doar matematicii sau ele reprezintă doar o fațetă a multor discipline științifice în care aplicațiile IA încep să joace un rol important? Voi încerca în acest articol să trec în revistă faptele, să le analizez implicațiile, să explic ceea ce știu și înțeleg eu și să invit la discuție. Cunoașterea și dezbaterile risipesc angoasele.
(sursa imaginii: https://onedio.co/content/here-are-20-math-movies-for-the-hidden-geniuses-out-there-12828)
Pentru început, să înțelegem cadrul în care au apărut comunicările firmei OpenAI și felul în care a reacționat comunitatea matematicienilor. Totul pleacă de la Millennium Prize, o colecție de șapte probleme matematice nerezolvate, de mare dificultate, selectate în anul 2000 de Institutul Clay. Această organizație își are sediul la Oxford, fiind înființată în 1998 de către omul de afaceri și filantropul Landon T. Clay (care a asigurat finanțarea) și de matematicianul Arthur Jaffe de la Universitatea Harvard. Rezolvarea fiecărei probleme este recompensată cu un premiu de un milion de dolari. Dintre cele șapte probleme, doar prima (Conjunctura lui Poincaré din domeniul topologiei) a fost rezolvată în 2003 de către matematicianul rus Grigori Perelman (care a refuzat însă premiul). Pe 8 septembrie 2026, OpenAI a anunțat că un sistem de 10.000 de agenți IA coordonați a generat, în doar 88 de ore, o demonstrație de 166 de pagini care pretinde că rezolvă a patra problemă, și anume ecuațiile Navier-Stokes. Aceste ecuații au o însemnătate practică imediată, deoarece descriu modul în care se mișcă fluidele (aerul, apa, curenții oceanici), fiind folosite zilnic pentru prognoze meteorologice sau în proiectarea avioanelor și vehiculelor spațiale. Matematicienii nu știu însă dacă ecuațiile au întotdeauna soluții netede și continue în spațiul tridimensional, adică dacă fluidele se comportă previzibil într-un mod continuu. Ceea ce soluția lui OpenAI a demonstrat este că, în condiții extreme, există excepții: a creat un scenariu matematic artificial (în care apare o forță externă complexă) în care fluidul își pierde netezimea și dezvoltă o singularitate (o viteză infinită). Comunitatea matematicienilor nu a acceptat încă demonstrația. Contra-argumentul principal constă în faptul că soluția este parțială. Problema Navier-Stokes formulată de Institutul Clay are mai multe variante (A, B, C și D). OpenAI a demonstrat variantele C și D, arătând că dacă este aplicată o anumită forță externă (foarte specifică și artificială) fluidului, acesta dezvoltă o singularitate. Această demonstrație, afirmă scepticii, „nu răspunde la variantele problemei Navier-Stokes de care le pasă cu adevărat oamenilor”, adică comportamentul natural al unui fluid fără forțe externe forțate (variantele A și B).
(sursa imaginii: https://emeraldbook.org/news/sep-1126-3/)
Ofensiva lui OpenAI în domeniul matematicii a continuat în forță cu anunțurile din octombrie, când compania a publicat soluții pentru peste 300 de alte probleme matematice deschise, din domenii diverse, de la algebră și geometrie până la teoria probabilităților și logică matematică, unele dintre ele fiind probleme cu care matematicienii se confruntă de multe decenii. Timpul mediu petrecut de rețeaua de agenți IA pentru fiecare dintre aceste probleme s-a anunțat a fi fost 3 ore. Această avalanșă a creat o adevărată criză în matematică. 28 de câștigători ai Medaliei Fields (echivalentă a Premiului Nobel în matematică, acordată o dată la 4 ani pentru 4 matematicieni mai tineri de 40 de ani) au semnat o declarație comună numită „O aliniere severă greșită a IA în matematică”, avertizând că marile companii de tehnologie folosesc problemele istorice doar ca benchmark-uri de marketing, inundând comunitatea cu sute de pagini de demonstrații generate de mașini, pe care oamenii pur și simplu nu au timp fizic să le verifice pas cu pas, pentru a le confirma validitatea absolută. Adevărul este că însuși OpenAI a anunțat că cele 372 de probleme ale căror soluții au fost publicate reprezintă doar un subset din cele 4000 de probleme prezentate spre rezolvare sistemelor IA. Dintre soluțiile publicate, doar 127 sunt însoțite de cod care documentează consistența logică a rezolvării. Contra-argumentul principal al celor 28 de laureați Fields este însă de natură intelectuală. Oferind „pe tavă” soluții, sistemele IA privează matematicienii de procesele de căutare și cercetare. Această experiență individuală și colectivă acumulată ar putea fi refolosită în căutarea soluțiilor altor probleme, din domeniul matematicii sau al altor științe. Deocamdată, matematicienii vor fi ocupați cu verificarea și validarea soluțiilor furnizate de agenții IA, în detrimentul altor activități creative.
(sursa imaginii: www.naturalsciences.org/research-collections/laboratories/astronomy-astrophysics-lab.php)
Să vedem ce se întâmplă în alte ramuri ale științei care încep să fie serios afectate de introducerea sistemelor IA. Fizica teoretică este o rudă apropiată a matematicii, deci ea pare cea mai susceptibilă la influențe perturbative. În domeniul fizicii particulelor, în laboratoare precum CERN, IA este folosită pentru a filtra cantitățile imense de date rezultate din coliziunile de particule, căutând anomalii sau particule noi. În domeniul fuziunii nucleare, algoritmii de învățare prin întărire (reinforcement learning) sunt utilizați pentru a controla plasma instabilă în interiorul reactoarelor de fuziune. În astronomie și astrofizică, IA este utilizată la procesarea imaginilor telescopice, identificând și clasificând automat galaxii, stele și găuri negre din seturile masive de date colectate de telescoape (cum ar fi James Webb) și la detectarea exoplanetelor, domeniu în care algoritmii analizează fluctuațiile de lumină ale stelelor îndepărtate pentru a descoperi noi planete care ar putea susține viața.
(sursa imaginii: www.linkedin.com/pulse/alphafold-2-frontier-protein-structure-prediction-beyond-shaik-arif-ngznc)
Domeniul științific cel mai promițător – și cel în care perspectivele imaginate sunt uriașe și egalate doar de riscuri – este biologia. Aici ne aflăm la începutul unui salt calitativ uriaș, care nu este clar unde și cum se va termina, deoarece el include posibilitatea și controlul unuia dintre marile mistere ale universului – geneza vieții. Sir Demmis Hassabis este unul dintre primii oameni de știință care a primit (în 2024) Premiul Nobel pentru rezultate într-un domeniu asistat de IA. El a împărțit premiul pentru chimie acordat pentru utilizarea inteligenței artificiale în descifrarea unuia dintre cele mai mari mistere ale biologiei: modul în care se pliază structurile proteinelor. Hassabis are doar 50 de ani, este președinte și cofondator al diviziei specializate în IA Google DeepMind și cercetător-șef al Alphabet, precum și director executiv și cofondator al firmei Isomorphic Labs. AlphaFold2, pentru care a luat Nobelul, este un model de inteligență artificială care prezice cu precizie structurile tridimensionale ale practic tuturor proteinelor cunoscute, reducând la câteva minute o muncă de laborator care, în mod normal, ar fi durat decenii. Cei de la Google sunt departe de a fi singuri în acest domeniu. Dario Amodei, liderul competitorilor de la Anthropics, a declarat în septembrie că firma sa a descoperit un potențial succesor al lui CRISPR, tehnologia de editare a materialului genetic. Biologia devine într-o măsură din ce în ce mai mare un domeniu computațional. Tehnicile limbajelor mari de modelare (LLM) sunt extinse și aplicate structurilor genetice și, mai departe, celor moleculare care stau la baza materiei organice. DeepMind a creat AlphaFold pentru ca firma „spin-off” numită Isomorphic să creeze Alpha-Genome. Acest nou software bazat pe IA este utilizat la sinteza digitalizată a unor noi medicamente ale căror efecte sunt întâi simulate digital, scurtând dramatic ciclul de testare, verificare și aprobare pentru noile medicamente. Toate marile firme de medicamente fie colaborează cu firme IA, fie și-au creat departamente specializate in-house.
(sursa imaginii: www.linkedin.com/pulse/alphafold-2-frontier-protein-structure-prediction-beyond-shaik-arif-ngznc)
Premiul cel mare este însă geneza vieții. Una dintre stelele acestui domeniu, pionier și lider în biologia computațională, este dr. Brian Hie de la Universitatea din Stanford. Are doar 32 de ani, dar a apucat deja să fie cercetător la Meta AI și Google X. Este renumit pentru dezvoltarea sistemelor Evo (și, ulterior, Evo 2), o familie de modele de Inteligență Artificială fundamentale antrenate pe trilioane de perechi de baze ADN. Aceste modele IA pot citi codul genetic al organismelor, pot prezice felul în care evoluează virusurile și pot proiecta autonom noi proteine și anticorpi umani pentru a combate bolile. O parte dintre celulele virtuale pot deveni celule vii. Sunt deja cunoscuți bacteriofagii. De aici însă, perspectivele sunt infinite. Procesele de selecție imaginate de dr. Hie și colegii săi vor putea fi folosite, pas cu pas, pentru generarea de sisteme vii din ce în ce mai complexe. Plante și animale nemaivăzute și neimaginate până acum? Clădiri care, în loc să fie construite, cresc organic? Drone vii cu aripi? Autovehicule cu picioare în loc de roți? Și, desigur, dacă procesele nu sunt controlate, monștri! Totul pare science-fiction, dar deja avem prea multe exemple de science-fiction care a devenit realitate.
Sunt profesiile de cercetători științifici amenințate? Pe de-o parte, din exemplele enumerate până acum, este clar că sistemele IA reprezintă o formidabilă extindere a capacităților de pregătire, filtrare și prezentare a informației, îmbunătățind spectaculos productivitatea oamenilor de știință, eliberând resurse intelectuale și de timp. Cei care lucrează în domeniu știu că o mare parte din timpul lor (cel puțin 16% conform unor estimări) este dedicat cererilor de finanțare și obținerii de aprobări birocratice pentru proiecte noi sau continuarea celor vechi. Agenții IA sunt extrem de productivi în astfel de cazuri. Dar tot ei sunt capabili astăzi să producă pseudo-lucrări științifice care arată exact la fel ca cele scrise de oamenii de știință, doar că sunt lipsite de creativitate și de inovație. Interesant, sistemele IA au început să fie folosite pentru a detecta produsele intelectuale (comunicări științifice, dar și articole de popularizare) create de alte sisteme IA și sunt foarte productive și în acest domeniu. Concluziile unora dintre aceste studii arată că aproximativ un sfert din comunicările făcute la sesiuni ale unor prestigioase instituții științifice implică, sub o formă sau alta, intervenții IA. În aceeași perioadă, numărul contribuțiilor novatoare a scăzut cu aproximativ 5%. Joburile cercetătorilor din diferite ramuri ale științei se vor schimba, dar în cea mai mare parte a cazurilor cererea nu se va diminua, ci dimpotrivă, va crește. Matematicienii vor fi ocupați cu definirea problemelor care par irezolvabile și care au importanță practică și apoi cu înțelegerea și validarea soluțiilor furnizate de sistemele IA. Astronomii și astrofizicienii, care lucrează deja în ramuri științifice prea puțin populate, vor fi din ce în ce mai ocupați cu interpretarea informației despre Univers și secretele sale. Chimiștii, biologii și medicii vor avea la dispoziție tratamente noi și vor împinge limitele creației de noi substanțe chimice dincolo de geneza materiei vii. Cu toții vor trebui însă să facă același lucru: să accepte, să integreze și să utilizeze Inteligența Artificială și aplicațiile acesteia în profesiile și viețile lor. Așa cum va trebui să facem noi toți.
