सार:
यॉ गणित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला गठबंधन की स्थापना 11 अक्टूबर को सिंघुआ विश्वविद्यालय में की गई थी। इसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता, गणित और अंतःविषय अनुसंधान के एकीकरण को बढ़ावा देने के लिए लगभग 1,000 गणितज्ञों और शोधकर्ताओं को एक साथ लाने की योजना है। फील्ड्स मेडल विजेता और सिंघुआ विश्वविद्यालय के अध्यक्ष प्रोफेसर किउ चेंगटोंग गठबंधन के नेता के रूप में कार्य करते हैं। उन्होंने कहा कि अत्याधुनिक विज्ञान को बढ़ावा देने के लिए एआई का उपयोग करने में चीन अभी भी संयुक्त राज्य अमेरिका से पीछे है, और बड़े मॉडलों पर इसकी घरेलू वैज्ञानिक अनुसंधान क्षमताएं अभी भी दुनिया के अग्रणी स्तर पर नहीं हैं। गठबंधन को गणितीय विज्ञान के लिए स्वतंत्र रूप से विशेष मॉडल विकसित करने के लिए प्रतिभाओं और संसाधनों को एकीकृत करने की उम्मीद है।
गठबंधन संयुक्त रूप से आठ संस्थानों द्वारा स्थापित किया गया है, जिनमें सिंघुआ विश्वविद्यालय की किउज़ेन अकादमी, सिंघुआ विश्वविद्यालय का याउ शिंग-तुंग गणितीय विज्ञान केंद्र, बीजिंग यान्की लेक इंस्टीट्यूट ऑफ एप्लाइड गणित, चीनी विज्ञान अकादमी का मॉर्निंगसाइड गणित केंद्र, शंघाई गणित और अंतःविषय अध्ययन संस्थान, दक्षिण पूर्व विश्वविद्यालय याउ शिंग-तुंग केंद्र, हेताओ गणित और अंतःविषय विज्ञान संस्थान (शेन्ज़ेन), और चीनी विश्वविद्यालय हांग का झिझेन अंतःविषय गणित संस्थान शामिल हैं। कोंग. पहली गणित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला सिंघुआ किउज़ेन अकादमी में स्थित है और इसे याउ गणितीय विज्ञान केंद्र के साथ संयुक्त रूप से स्थापित किया गया है; गठबंधन ने मॉडल प्रशिक्षण संसाधनों, औपचारिक गणित पुस्तकालयों और कंप्यूटिंग पावर प्लेटफार्मों को साझा करके सहयोग करने के लिए बीजिंग, शंघाई, नानजिंग, शेन्ज़ेन और हांगकांग में प्रयोगशालाएं बनाने की भी योजना बनाई है।
गठबंधन के वर्तमान फोकस में बड़े गणित-विशिष्ट मॉडल का विकास, अनुमान खोज और औपचारिक प्रमाण में सहायता के लिए एआई का उपयोग, व्याख्या करने योग्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास, और गणित और क्वांटम कंप्यूटिंग, जीवन विज्ञान, वित्त और अन्य क्षेत्रों के प्रतिच्छेदन को बढ़ावा देना शामिल है। गठबंधन की योजना प्रतिभा प्रशिक्षण और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग करने और "जर्नल ऑफ़ एआई-असिस्टेड मैथमेटिक्स" स्थापित करने की भी है। स्थापना कार्यक्रम में दस से अधिक शोध परिणामों और दिशाओं की घोषणा की गई, जिसमें ज्यामिति, क्वांटम कंप्यूटिंग, जीवन विज्ञान, साथ ही विकृत अर्नोल्ड अनुमान और सिल्वेस्टर अनुमान जैसी गणितीय समस्याएं शामिल थीं। इन परियोजनाओं की परिपक्वता एक समान नहीं है. कुछ शोध दिशा-निर्देश हैं और इन्हें पूर्ण और सहकर्मी-समीक्षित परिणाम नहीं माना जा सकता है।
एक मामला जिसने ध्यान आकर्षित किया है वह सात-आयामी होमोटोपिक क्षेत्रों का अध्ययन करने के लिए सिंघुआ याउ गणितीय विज्ञान केंद्र और शंघाई गणित और अंतःविषय अध्ययन संस्थान के बीच सहयोग है। शोध पत्र, जो वर्तमान में एक प्रीप्रिंट के रूप में उपलब्ध है, रिपोर्ट करता है कि उन्मुख भिन्नता के सभी 28 वर्गों के लिए चिकनी सात-आयामी होमोटोपिक क्षेत्र सख्ती से सकारात्मक क्रॉस-सेक्शन वक्रता के साथ रीमैनियन मेट्रिक्स का निर्माण करते हैं। गठबंधन के अनुसार, एआई टीम को प्रमाण रणनीतियों का पता लगाने और गणनाओं को सरल बनाने में मदद करता है; कम्प्यूटेशनल बीजगणित प्रणाली का उपयोग पहचान और अंतराल सीमा को सत्यापित करने और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य गणना प्रमाणपत्र उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। अनुसंधान की अवधारणा, प्रमाण और अंतिम प्रदर्शन अभी भी गणितज्ञों द्वारा किया जाता है, इसलिए यह परिणाम एआई द्वारा स्वतंत्र रूप से सिद्ध नहीं होता है।
बैचों में गणितीय परिणाम उत्पन्न करने की एआई की क्षमता ने अकादमिक मानकों पर भी चर्चा शुरू कर दी है। चीनी विज्ञान अकादमी के शिक्षाविद और चीनी गणितीय सोसायटी के अध्यक्ष शी नानहुआ ने बताया कि एआई-जनित परिणाम जारी करने वाली कंपनियों की गति गणित समुदाय में कठोर सत्यापन और सहकर्मी समीक्षा की परंपरा के साथ संघर्ष करती है, और गलत सामग्री जिसका पूरी तरह से परीक्षण नहीं किया गया है वह लीक हो सकती है; उनका मानना है कि गणित समुदाय और एआई उद्योग को संयुक्त रूप से सभी पक्षों द्वारा मान्यता प्राप्त नियम स्थापित करने की आवश्यकता है। हाल ही में, OpenAI ने आंतरिक मॉडलों द्वारा उत्पन्न गणितीय पांडुलिपियों और प्रमाण सामग्रियों के एक बैच का खुलासा किया है। इसके आधिकारिक गोदाम में वर्तमान में 719 पांडुलिपियों को सूचीबद्ध किया गया है, जो 372 समूहों में विभाजित हैं, और बताते हैं कि परिणाम सत्यापन के विभिन्न चरणों में हैं। लगभग 42% मुख्य परिणामों को लीन द्वारा औपचारिक रूप दिया गया है, और जिन परिणामों को अभी तक औपचारिक नहीं बनाया गया है उनमें अभी भी समस्याएँ हो सकती हैं। यह इस बात पर भी प्रकाश डालता है कि अन्वेषण दक्षता में सुधार के अलावा, एआई-सहायता प्राप्त गणितीय अनुसंधान को सत्यापन, पुनरुत्पादन और जिम्मेदारी निर्धारण की समस्याओं को भी हल करना होगा।
किउ चेंगटोंग का मानना है कि एआई बड़ी संख्या में प्रमाण और गणना परिणाम उत्पन्न कर सकता है, लेकिन व्यावहारिक नए प्रश्न उठाना और गणितीय अंतर्ज्ञान और रचनात्मक निर्णय बनाना अभी भी मानव शोधकर्ताओं की महत्वपूर्ण भूमिकाएं हैं। गठबंधन स्थापित होने के बाद, बड़े मॉडल क्षमताओं को सत्यापन योग्य गणितीय खोजों में कैसे बदला जाए और मिलान वाले शैक्षणिक मानकों को स्थापित किया जाए, यह इसके बाद के काम की कुंजी होगी।
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