“Mozart của Toán học” tự tin về việc AI không thể thay thế những người học toán

Terence Tao, một giáo sư toán học tại UCLA, là một siêu trí tuệ ngoài đời thực. "Mozart của Toán học", như đôi khi người ta gọi ông, được coi rộng rãi là nhà toán học vĩ đại nhất thế giới còn sống. Ông đã giành được nhiều giải thưởng, bao gồm giải thưởng tương đương với giải Nobel toán học, cho những tiến bộ và bằng chứng của mình. Hiện tại, AI vẫn chưa thể đạt đến trình độ của ông.

Nhưng các công ty công nghệ đang cố gắng đạt được điều đó. Các thế hệ AI thu hút sự chú ý gần đây—kể cả ChatGPT vốn không được xây dựng để xử lý lý luận toán học. Thay vào đó, chúng tập trung vào ngôn ngữ: Khi bạn yêu cầu một chương trình như vậy trả lời một câu hỏi cơ bản, nó không hiểu và thực hiện một phương trình hoặc xây dựng một bằng chứng, mà thay vào đó đưa ra một câu trả lời dựa trên những từ có khả năng xuất hiện theo trình tự.

Tuy nhiên, hiện tại, OpenAI đang tiếp thị "mô hình lý luận" mới, được gọi chung là GPT-o1, có khả năng giải quyết vấn đề "giống như một con người", có thể xử lý một số nhiệm vụ và truy vấn toán học phức tạp. Nếu các mô hình này thành công, chúng có thể đại diện cho một sự thay đổi lớn đối với công việc chậm chạp, cô đơn mà Tao và các đồng nghiệp của ông ấy đang làm.

Tao đã có chia sẻ ấn tượng của mình về GPT-o1 trực tuyến. Ông so sánh nó với một sinh viên tốt nghiệp "tầm thường nhưng không hoàn toàn kém cỏi” đã thu hút sự chú ý của truyền thông. Trong cuộc gọi Zoom tuần trước với The Atlantic, Tao đã mô tả một loại "toán học quy mô công nghiệp" được hỗ trợ bởi AI chưa từng có trước đây: một loại mà AI, ít nhất là trong tương lai gần, không phải là một cộng tác viên sáng tạo theo đúng nghĩa của nó mà là chất bôi trơn cho các giả thuyết và cách tiếp cận của các nhà toán học. Loại toán học mới này, có thể mở khóa terra incognitae (vùng đất chưa biết) của kiến ​​thức, sẽ vẫn là con người ở cốt lõi của nó, bao gồm cách con người và máy móc có những điểm mạnh rất khác nhau nên được coi là bổ sung cho nhau thay vì cạnh tranh.

Chia sẻ với nhà báo Matteo Wong của The Atlantic, Terence Tao đã chia sẻ trải nghiệm đầu tiên của mình với ChatGPT: “Tôi đã thử nghiệm nó ngay khi nó ra mắt. Tôi đã đặt ra một số vấn đề toán học khó khăn và nó đưa ra những kết quả khá ngớ ngẩn. Nó nói tiếng Anh mạch lạc, dùng các cụm từ phù hợp, nhưng không có chiều sâu. Một điều thực sự tuyệt vời, các GPT đầu tiên không hề ngoạn mục chút nào. Chúng tốt cho một số vấn đề thú vị như khi cần giải thích một số chủ đề toán học dưới dạng thơ hoặc dưới dạng tường thuật cho thanh thiếu niên".

Về việc sao sánh GPT-o1 với "một sinh viên tốt nghiệp tầm thường nhưng không hoàn toàn bất tài", Tao cho biết: “Lời mở đầu đó đã lan truyền rộng rãi, tuy nhiên nó đã bị hiểu sai. Tôi không nói rằng công cụ này ngang bằng với một sinh viên tốt nghiệp trong mỗi phần của kỳ thi tốt nghiệp. Tôi đã từng nghiêm túc về việc sử dụng các công cụ này như trợ lý phân tích. Một dự án phân tích có rất nhiều bước tẻ nhạt: Bạn sẽ có một ý tưởng và bạn muốn đưa ra các phép tính, nhưng điều quan trọng là phải thực hiện bằng tay và giải quyết tất cả”.

Giáo sư Tao cho rằng, GPT-o4 là một trợ lý phân tích tầm thường hoặc kém cỏi. Tuy nhiên, ông cũng hình dung ra một tương lai nơi người dùng thực hiện phân tích thông qua một cuộc đối thoại với một chatbot. “Giả sử bạn có một ý tưởng, chatbot sẽ bám theo nó và nhồi nhét tất cả các chi tiết nhỏ vào. AI nổi tiếng đã chinh phục cờ vua trong nhiều năm trước, tuy nhiên cờ vua vẫn đang phát triển mạnh mẽ vào thời điểm này, vì kết quả là bây giờ một người chơi cờ vua khá giỏi có thể đưa ra vị trí những nước đi nào là tốt trong những điều kiện nào và do đó họ có thể sử dụng các công cụ cờ vua để thử nghiệm 20 nước đi tiếp theo. Tôi có thể thấy loại yếu tố này xảy ra trong số học cuối cùng: Bạn sẽ có một dự án và tự hỏi, "Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi thực hiện theo phương pháp này? Và thay vì dành hàng giờ đồng hồ thực sự cố gắng để làm cho nó hoạt động, bạn thông báo cho một GPT để thực hiện điều đó".

Với GPT-o1, Tao đã đưa cho nó một vấn đề mà ông biết các phương pháp để khắc phục, và ông đã cố gắng hướng dẫn nó. “Đầu tiên, tôi đã cho nó một đầu mối, nó bỏ qua dấu vết và làm một điều khác mà không hiệu quả. Khi tôi giải thích điều này, nó đã xin lỗi và nói "Được rồi, tôi sẽ làm theo cách của bạn." Sau đó, nó thực hiện các hướng dẫn của tôi khá hiệu quả, nhưng rồi nó lại phạm lỗi và tôi cần phải thích ứng nó một lần nữa. Chatbot không bao giờ tìm ra các bước thông minh nhất. Nó có thể làm tất cả các vấn đề thông thường, nhưng nó rất thiếu sáng tạo”, Tao cho biết thêm.

Theo Tao, một điểm khác biệt chính giữa sinh viên cao học và AI là sinh viên cao học thực hiện quá trình nghiên cứu thực sự. Bạn thông báo cho AI rằng phương pháp của nó không hiệu quả, nó xin lỗi, nó sẽ nhanh chóng điều chỉnh lại hướng đi của mình, nhưng nó chỉ đơn giản là quay lại với cách mà nó đã thử trước đó. Và nếu bạn bắt đầu một phiên mới với AI, bạn sẽ quay lại vạch xuất phát ban đầu. "Tôi kiên nhẫn hơn nhiều với sinh viên cao học vì tôi biết rằng ngay cả khi họ không thể hoàn toàn giải quyết được một vấn đề, họ vẫn có khả năng học hỏi và tự sửa chữa", Mozat của toán học cho biết.