Mathematical logic will be less threatened by AI than other fields of mathematics.
Other mathematicians have already eliminated most of the jobs for logicians.
Думаю, что выскажу неожиданное мнение по поводу математики и AI. Математики, которые сейчас жалуются на то, что ИИ доказывает теоремы и пишут статьи тщательно игнорируют слона в комнате: математические тексты ужасны!
Большинство математических текстов написаны очень плохо. Как правило, хорошо написаны тексты, которые попадают в учебники и то в англоязычные; старые добрые советские (и российские) учебники читать часто то ещё удовольствие. В итоге, часто профессиональные математики не просто не понимают, но и сомневаются в верности результатов, изложенных в статьях, принятых в журналы. Порой доходит до курьёзов: я знаю кейс из теории чисел, когда один математик заявляет, что решил открытую проблему, но на семинаре, когда ему предложили объяснить решение, в процессе вопросов, про одну из лемм заявил, что это очевидно любому специалисту (угадайте, кто сидел в той комнате, хе-хе).
В связи с этим возникает гейткипинг. Хреновый текст человека с именем будет опубликован с большой вероятностью, в то время, как столь же хреновый текст ноунейма (часто начинающего автора) будет неопубликован. Не удивлюсь, что текущие тексты ИИ близки по качеству к математическим текстам профессионалов)
В целом, в академии остаются люди, прошедшие очень специфический отбор. Это история не про то, что реально лучшие в математике работают профессорами. И сейчас появился кольт, который может всех уровнять) Мало того, что ИИ сильно помогает разобраться в текстах, как учебных, так и статьях. Так с его помощью хорошую статью написать становится гораздо проще. А порой он тебе и сам ещё лемму, а то и теорему докажет.
Отдельный вопрос, ценность получаемых результатов. Как метко когда-то отметил Миша Вербицкий, большинство математиков пишет тексты, которые никто не читает, и передаказывают результаты, которые другие просто не замечают, в силу их низкой значимости. И ИИ сильно испортит ситуацию для людей, работающих в режиме publish or perish, и получающих подобные результаты. По крайней мере у них появится слишком много конкурентов, в том числе и электронных. Вопрос о том, чем твои результаты ценнее сгенерированных ИИ теорем, которые нужны непонятно зачем, очень неудобный)
В то же время, тру-математиков на самом деле должны интересовать факты, а не то, как они получены. Если Кодекс действительно зарешал проблемы, которые стояли годами, то настоящий учёный, работающий в этой области, должен быть в восторге.
В общем, грядёт конец ужасной эпохи, и это хорошо :)
I think of my goal as a mathematician as something like: to better understand the fundamental concepts “shape” and “number,” and to convey that understanding to others. I think this is a valuable goal for many reasons. The primary reason discussed on social media is the (admittedly slow, but I think very real) diffusion of mathematical ideas into technologies that better our lives. There are others, though: production of human capital (which plays some role in this diffusion), and diffusion of mathematical understanding into culture, for example. It is not obvious to me that even the bare technological need for mathematics can be filled without human experts; this seems to me to be a tricky question of institutional design.
For me the most compelling reason is simply that we feel a pressing need to understand. While deep understanding is largely limited to professional mathematicians, the existence of mathematicians and of the institutions they make up is a huge part of what makes mathematical understanding available to those who want it. I believe that the capacity to understand mathematics (and the universe as a whole) is part of a good life, and we should try to provide people with a good life.
We operationalize the goal of understanding in a number of ways, problem-solving and theorem-proving among them. My own research is oriented around certain open questions that I believe measure our lack of understanding (of numbers, shapes and so on), and I think resolving those is genuinely important. I would welcome a solution with any provenance. But I think proof is only a measure of progress—what actually matters (for technology, human capital, culture, a good life) is a bit harder to get at.
Crucially it is very hard to measure progress—plausibly theorem-proving is used in large part because it is easy to measure rather than because it is a perfect proxy for what we care about. I worry a bit that we may automate many easy-to-measure things without automating the correlates we care about for which they are proxies. This presents a clear problem for the design of institutions aimed at achieving progress.
In part because I think problem-solving is a proxy for something else, I don’t feel that my goal of understanding “shape” and “number” is particularly threatened by a machine that is good at problem solving. I expect that machine to be a substantial boon, instead. Ultimately I think we will operationalize mathematical progress in better ways. But how to do this is a difficult question and I think many on here are too quick to dismiss concerns about it.
На сабреддите r/AnarchyChess идет эпичнейшая шахматная партия, где каждый ход выбирается по самому заплюсованному комментарию. Даже если такой ход и не по правилам игры.
Началось все очень мирно и стандартно.