सार:
गणित में सबसे महत्वपूर्ण खुली समस्याओं में से एक को हल करने के लिए आंतरिक अत्याधुनिक मॉडल का उपयोग करने की पिछले महीने की घोषणा के बाद, ओपनएआई ने एक बार फिर गणित समुदाय पर "ब्लॉकबस्टर" गिरा दिया। 6 अक्टूबर को, स्थानीय समय में, ओपनएआई ने आंतरिक अत्याधुनिक एआई मॉडल द्वारा उत्पन्न नए गणितीय अनुसंधान परिणामों के एक बैच की घोषणा की, जिसमें परिणामों के कुल 372 सेट शामिल थे, जिसमें गणित और सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में बड़ी संख्या में दीर्घकालिक अनसुलझी समस्याएं शामिल थीं। ओपनएआई ने कहा कि इन परिणामों ने या तो लंबे समय से चली आ रही खुली समस्याओं को हल कर दिया या महत्वपूर्ण सफलताएं हासिल कीं।
और जानें:
https://github.com/openai/math
इस रिलीज़ का पैमाना एकल गणितीय समस्या में पिछली सफलताओं से कहीं अधिक है। ओपनएआई ने इस बार सैकड़ों शोध परिणामों का खुलासा किया, जिसमें गणितीय परिणामों के 372 विभिन्न सेटों के अनुरूप 722 पेपर या संबंधित पांडुलिपियां शामिल हैं। कंपनी ने कुछ मॉडल अनुमान प्रक्रियाओं का सारांश, कंप्यूटिंग संसाधन खपत और प्रयास की गई समस्याओं की संख्या जैसी जानकारी भी जारी की, जिससे गणित समुदाय को इन एआई के परिणामों का अधिक व्यापक मूल्यांकन करने की अनुमति मिल सके।
ओपनएआई ने कहा कि ये परिणाम एक आंतरिक अत्याधुनिक मॉडल से आए हैं जो अभी तक आधिकारिक तौर पर जनता के लिए खुला नहीं है। पिछली सनसनीखेज नेवियर-स्टोक्स समीकरण समस्या के विपरीत, यह रिलीज़ गणित के एक निश्चित क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित नहीं करती है, बल्कि संख्या सिद्धांत, बीजगणितीय ज्यामिति और सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान जैसी कई दिशाओं को कवर करती है। इनमें से कुछ समस्याओं ने गणितज्ञों को वर्षों, यहाँ तक कि दशकों तक परेशान किया है।
ओपनएआई द्वारा जारी आंकड़ों के अनुसार, औसतन प्रत्येक परिणाम चैटजीपीटी प्रो की लगभग 3 घंटे की निरंतर सोच के बराबर कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करता है। इसका मतलब यह है कि ये परिणाम केवल एक चैट अनुरोध द्वारा उत्पन्न नहीं होते हैं, बल्कि व्यापक गणना और परीक्षण और त्रुटि के आधार पर प्राप्त किए जाते हैं। ओपनएआई ने उन समस्याओं पर आंकड़े भी प्रकाशित किए जिन्हें मॉडल ने हल करने की कोशिश की, उम्मीद है कि बाहरी दुनिया इन परिणामों के पीछे की सफलता दर और कम्प्यूटेशनल लागत को समझ सकती है।
यह रिलीज़ अतीत में AI गणितीय परिणाम जारी करने के तरीके को बदलने के OpenAI के प्रयास को भी दर्शाता है। पहले, जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियां प्रमुख गणितीय खोजों की घोषणा करती थीं, तो वे अक्सर उन्हें सीधे कंपनी ब्लॉग या प्रेस विज्ञप्ति के माध्यम से घोषित करते थे, जिससे गणितज्ञों को यह तय करना पड़ता था कि परिणाम विश्वसनीय थे या नहीं। इस प्रथा ने गणित समुदाय में असंतोष पैदा कर दिया है, क्योंकि गणितीय शोध कठोर प्रमाणों, सहकर्मी समीक्षा और लेखकत्व और योगदान के स्पष्ट श्रेय पर बहुत अधिक निर्भर करता है।
इसके लिए, OpenAI ने एक गणित और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सलाहकार समूह की स्थापना की है और इन AI द्वारा उत्पन्न गणितीय परिणामों को प्रकाशित करने के तरीके पर चर्चा करने के लिए प्रसिद्ध गणितज्ञों सहित विशेषज्ञों को आमंत्रित किया है। OpenAI ने इस बार कहा कि उसने इस स्वतंत्र परामर्श संगठन की सलाह का उल्लेख किया है, परिणामों को GitHub रिपॉजिटरी में सार्वजनिक किया है, और एक पेपर संशोधन और उद्धरण तंत्र प्रदान किया है ताकि शोधकर्ता स्पष्ट शोध रिकॉर्ड बनाए रखते हुए समस्याओं की खोज के बाद संशोधन कर सकें।
कुछ परिणाम लीन को औपचारिक प्रमाण भी प्रदान करते हैं। लीन एक सॉफ्टवेयर टूल है जो कंप्यूटर को गणितीय प्रमाणों की जांच करने में सक्षम बनाता है। गणितीय प्रमाणों को ऐसे रूप में परिवर्तित करके जिसे लीन सत्यापित कर सके, शोधकर्ता अधिक कठोरता से पुष्टि कर सकते हैं कि एआई-जनित प्रमाणों में तार्किक खामियां हैं या नहीं। ओपनएआई ने कहा कि उसने बड़ी संख्या में परिणामों को औपचारिक रूप दिया है और अधिक औपचारिक प्रमाण प्राप्त करने के बाद गोदाम को अपडेट करना जारी रखेगा।
हालाँकि, OpenAI की इस रिलीज़ का मतलब यह नहीं है कि इन सभी गणितीय परिणामों को गणित समुदाय द्वारा मान्यता दी गई है। बड़ी संख्या में कागजात अभी सार्वजनिक किए गए हैं, और गणितज्ञों को अभी भी प्रत्येक को पढ़ने, प्रमाणों की जांच करने और यह निर्णय लेने की आवश्यकता है कि परिणाम कितने सार्थक हैं। जटिल गणितीय समस्याओं के लिए, "एआई इसे हल करने का दावा करता है" और "गणितीय समुदाय इसे हल करने की पुष्टि करता है" के बीच एक बड़ा अंतर है।
वास्तव में, यह एक महत्वपूर्ण कारण है कि इस घटना पर विवाद क्यों हुआ। गणित समुदाय के कुछ लोगों का मानना है कि एआई कंपनियां अभूतपूर्व गति से गणितीय परिणाम दे रही हैं, लेकिन पारंपरिक गणितीय अनुसंधान प्रणाली के पास इन परिणामों को सत्यापित करने के लिए पर्याप्त समय नहीं है। यदि कंपनियां बड़ी मात्रा में गैर-सहकर्मी-समीक्षा किए गए परिणामों को प्रकाशित करना जारी रखती हैं, तो गणितज्ञों को वास्तव में मूल्यवान क्या है, इसकी जांच करने में बहुत समय खर्च करना पड़ सकता है।
यह चिंता तब पूरी तरह से उजागर हो गई जब OpenAI ने पहले नेवियर-स्टोक्स समस्या के समाधान की घोषणा की। गणितज्ञ ट्रिस्टन बकमास्टर ने प्रासंगिक प्रमाण विचारों को प्राप्त करने की ओपनएआई की प्रक्रिया पर सार्वजनिक रूप से सवाल उठाया है, और कहा है कि उन्होंने और एंथ्रोपिक गणितज्ञ लेवेंट अल्पोगे ने पहले संबंधित दिशाओं में महत्वपूर्ण प्रगति की है। गणित समुदाय में इस बात पर तीखी बहस छिड़ गई कि शोध परिणामों के प्रमुख विचारों को सबसे पहले किसने प्रस्तावित किया और एआई कंपनियों को अपने हस्ताक्षरों और योगदानों की पहचान कैसे करनी चाहिए।
ओपनएआई ने प्रासंगिक आरोपों से इनकार किया है, लेकिन इस घटना ने गणित समुदाय को पहले से कहीं अधिक दूर के मुद्दे पर गंभीरता से चर्चा करने के लिए प्रेरित किया है: जब एआई स्वतंत्र रूप से शोध कार्य पूरा कर सकता है जिसे अतीत में केवल शीर्ष गणितज्ञ ही संभाल सकते थे, तो पारंपरिक "लेखक", "खोजकर्ता" और "शोध योगदान" को कैसे परिभाषित किया जाना चाहिए।
इसलिए यह रिलीज़ न केवल गणितीय पेपर के एक बैच की रिलीज़ है, बल्कि गणितीय अनुसंधान मॉडल की भविष्य की दिशा पर एक प्रयोग भी है। अतीत में, गणितज्ञों को किसी खुली समस्या का अध्ययन करने में महीनों या वर्षों का समय लग सकता था। अब, एक अत्याधुनिक एआई मॉडल कंप्यूटिंग संसाधनों के घंटों के निवेश के साथ एक साथ सैकड़ों या अधिक समस्याओं का समाधान कर सकता है। भले ही उनमें से अधिकांश अंततः स्थापित होने में असफल हो जाएं, जब तक कि कुछ परिणाम वास्तव में सही होते हैं, अनुसंधान दक्षता पारंपरिक मानव अनुसंधान विधियों से कहीं अधिक हो सकती है।
OpenAI का मानना है कि इन उपलब्धियों का उद्देश्य गणितज्ञों को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि गणितीय ज्ञान की सीमाओं को आगे बढ़ाना है। कंपनी ने कहा कि उसे उम्मीद है कि भविष्य में गणितज्ञों को सेमिनारों, सम्मेलनों और विशेष अनुसंधान परियोजनाओं के माध्यम से इन एआई द्वारा उत्पादित परिणामों का और अध्ययन करने की अनुमति मिलेगी, और वैज्ञानिक समुदाय को यह समझने में मदद मिलेगी कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन नए गणितीय विचारों को कैसे उत्पन्न करती है।
साथ ही, OpenAI अभी भी उन मॉडलों को जारी करने की तैयारी कर रहा है जिन्होंने भविष्य में इन परिणामों को जनता के लिए जारी किया है। कंपनी ने कहा कि उसे उम्मीद है कि आगे की सुरक्षा और क्षमता के आकलन के बाद वैज्ञानिकों को गणित और अन्य वैज्ञानिक क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए सबसे उन्नत एआई सिस्टम का सीधे उपयोग करने की अनुमति मिलेगी।
यह इस घटना का सबसे उल्लेखनीय पहलू भी है. पिछले कुछ वर्षों में, गणित के क्षेत्र में एआई की प्रगति मुख्य रूप से प्रतिस्पर्धात्मक प्रश्नों, मानकीकृत परीक्षणों और सहायक प्रमाण क्षमताओं के सुधार में प्रकट हुई है। अब, एआई ने वास्तविक गणितीय अनुसंधान में सीधे भाग लेना शुरू कर दिया है और सैकड़ों उम्मीदवार अनुसंधान परिणाम उत्पन्न किए हैं। यदि उनमें से एक बड़ा हिस्सा अंततः गणितीय समुदाय द्वारा सत्यापित किया जाता है, तो इसका मतलब यह होगा कि एआई धीरे-धीरे गणित के क्षेत्र में "समस्या-समाधान उपकरण" से "अनुसंधान उपकरण" के चरण में प्रवेश कर चुका है।
लेकिन साथ ही, मात्रा गुणवत्ता के बराबर नहीं होती है। गणित समुदाय को जिस वास्तविक प्रश्न का उत्तर देने की आवश्यकता है वह यह नहीं है कि एआई एक समय में कितने पेपर तैयार करता है, बल्कि यह है कि उनमें से कितने कठोर सहकर्मी समीक्षा का सामना कर सकते हैं, उनमें से कितने में वास्तव में मूल विचार हैं, और उनमें से कितने अन्य गणितज्ञों को पहले से न सुलझने वाली समस्याओं को हल करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं।
कोई फर्क नहीं पड़ता कि अंतिम परिणाम क्या है, ओपनएआई द्वारा एक साथ सैकड़ों गणितीय परिणामों की घोषणा का मतलब है कि एआई और गणितीय अनुसंधान के बीच संबंध मूलभूत परिवर्तनों से गुजर रहा है। अतीत में, मनुष्य इस बात को लेकर चिंतित थे कि क्या AI गणितीय समस्याओं को हल कर सकता है। अब अधिक यथार्थवादी प्रश्न बन गया है: जब एआई मानव अनुसंधान टीमों की तुलना में कहीं अधिक गति से गणितीय परिणाम उत्पन्न करना शुरू कर देता है, तो मानव गणितज्ञों को इन परिणामों को कैसे सत्यापित, समझना, स्क्रीन करना और उपयोग करना चाहिए।
और यह बदलाव शायद अभी शुरू हुआ है।
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