Mentionsy
#283 Sztuczna matematyka – modele językowe zaczynają zawstydzać matematyków | prof. Bartosz Naskręcki
– Bardzo szybko się przekonaliśmy, że nasze wyobrażenie o tym, co jest trudne, a co mogą robić modele językowe, to były dwa zupełnie różne światy – mówi odcinku nr 283 dr Bartosz Naskręcki, prodziekan Wydziału Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Adama Mickiewicza w Poznaniu.
* * *
Słuchasz nas regularnie? Może spodoba Ci się któryś z progów wsparcia :) Zajrzyj na https://patronite.pl/radionaukowe
Nasze wydawnictwo: https://wydawnictworn.pl/
* * *
Dr Naskręcki jest jedynym polskim naukowcem w międzynarodowym zespole FrontierMath. Zespół zebrał się, by stworzyć bazę zupełnie nowych, nigdzie wcześniej niepublikowanych problemów matematycznych i sprawdzić, jak sobie z nimi poradzą popularne duże modele językowe (LLM). A radzą sobie nieźle: podały poprawną odpowiedź do ok. 20% przygotowanych zadań, a ich rezultaty są coraz lepsze z czasem (wraz z rozbudową i dotrenowywaniem modeli w internecie). LLM-y można wykorzystać też do weryfikowania poprawności już istniejących prac matematycznych. – Magia matematyki polega na tym, że jak się ten program, czyli ten sformalizowany dowód, skompiluje w odpowiednim kompilatorze, to on mi daje gwarancję, że to jest poprawnie – wyjaśnia dr Naskręcki. W ten sposób naukowcy wyśledzili i naprawili błąd np. w wielkim twierdzeniu Fermata.
Wykorzystanie modeli AI to już rewolucja. – Można w pewnym sensie już tworzyć matematykę trochę bez matematyków – zauważa gość. Oczywiście na razie to narzędzie i wciąż potrzebny jest człowiek, który nim kieruje, wpisuje prompty i weryfikuje wyniki. Kolejnym poziomem rewolucji byłoby stworzenie modelu zdolnego do samodzielnego tworzenia i rozwiązywania problemów matematycznych. Wydaje się jednak, że do tego jeszcze daleko. – Modele nie będą robiły niczego kognitywnie ciekawego, dopóki nie pozwolimy im wchodzić w różne interakcje. Bez interakcji trudno mi sobie wyobrazić, że coś, co ma ewidentnie pewną strukturę dynamiczną, a świadomość ma strukturę dynamiczną, da się wytworzyć w takim algorytmie – dodaje.
W odcinku usłyszycie też sporo rozważań na temat świadomości i dowiecie się, jak weryfikować prawdziwość rozwiązań, których nie umiemy policzyć, i dlaczego matematyk z modelem AI jest jak pasterz. Polecamy!
Szukaj w treści odcinka
To znaczy czasami można pokazać, że na przykład rozwiązania nie ma, tak jak wielkie twierdzenie Fermata.
I się okazało, że podczas tego projektu, który trwa, formalizacji Wielkiego Twierdzenia Fermata, znaleziono fragment teorii, który był
Ale przez ostatnich 30 lat, od roku 1995, minęło już 30 lat, kiedy Andrew Wiles w tych okolicach udowodnił wielkie twierdzenie Fermata, nikt nie podejrzewał, że kochomologia krystaliczna, o tym dokładnie mówię, że tam jest jakiś błąd w podstawowych twierdzeniach, że twierdzenia mogą być poprawne, ale uzasadnienie, że tak ma być, to było bardziej nasze oczekiwanie.
Ostatnie odcinki
-
#286 Płazy – hibernujący śpiewacy o trujących s...
29.01.2026 05:30
-
#285 Spór o pochodzenie Słowian – zagadka, któr...
22.01.2026 05:30
-
#284 Niebezpieczna samotność – bez bliskich rel...
15.01.2026 06:30
-
#283 Sztuczna matematyka – modele językowe zacz...
08.01.2026 05:30
-
#282 Prapolska – pierwsi rolnicy kontra łowcy-z...
01.01.2026 05:30
-
#281 Powstanie Wielkopolskie – przypadkiem zacz...
25.12.2025 05:30
-
#280 Wszechświat i Tajemnica – nauka szuka w ko...
18.12.2025 05:30
-
#279 Słowiańskie Rodzimowierstwo – powrót dawne...
11.12.2025 05:30
-
#278 Czy zwykłe sprawy mają wartość? | prof. B....
04.12.2025 05:30
-
#277 Zabór pruski – rozwój i dokręcanie śruby |...
27.11.2025 05:30