Yapay Zeka Çağında Matematik: Terence Tao'nun ICM 2026 Halk Konferansı
Terence Tao'nun Uluslararası Matematikçiler Kongresi 2026'daki konferansı, matematik topluluğunun yapay zekanın artan yeteneklerine nasıl yanıt vermesi gerektiğini ele alıyor. Bir 'Yapay Zeka Yetenek Hipotezi' tanıtıyor ve yapay zeka araçlarının yakında araştırma düzeyindeki matematik görevlerinin önemli bir kısmını üstleneceği yönünde bir çalışma hipotezi öneriyor. Tao, bu hipotez geçerli olsa bile, topluluğun Goodhart yasasından kaçınmak için hedeflerini ve değerlerini dikkatlice yeniden değerlendirmesi gerektiğini savunuyor.
Terence Tao, 24 Temmuz 2026'da Uluslararası Matematikçiler Kongresi'nde "Yapay Zeka Çağında Matematik" başlıklı bir açık ders verdi. Russell paradoksu ve Gödel'in eksiklik teoremlerinin 20. yüzyıl başında yol açtığı temel krize bir paralellik çizerek, yapay zekanın şimdi benzer bir meydan okuma oluşturduğunu öne sürüyor. Tao, zayıf ve güçlü formları olan bir "YZ Yeterlilik Hipotezi" formüle ediyor, ancak amaçlar ve değerlerle ilgili dik bir soruya odaklanmayı tercih ediyor. YZ yeterlilik hipotezinin makul ölçüde güçlü bir versiyonunun doğru olduğu yönünde bir çalışma hipotezini benimsiyor: YZ araçları yakında araştırma düzeyindeki matematik görevlerinin makul bir kısmını makul başarı, kalite, kontrol ve maliyetle gerçekleştirebilecek. Bu varsayım altında, topluluğun gerçek amaçlarını -problem çözme, teori inşa etme, eğitim verme, estetik eserler yaratma- incelemesi gerektiğini savunuyor ve YZ tarafından üretilen çözümler için optimizasyon yapmanın bu amaçları birbirinden ayırma riski taşıdığı konusunda uyarıyor. 28 Mayıs 2026'da First Proof yarışmasından (firstproof.org) elde edilen sonuçları aktarıyor; bu yarışmada on araştırma düzeyindeki problemin yedisi YZ ekipleri tarafından, problem başına 10 ila 1000 dolar arasında değişen maliyetlerle çözülmüş. Tao, Erdős Problemleri gibi sitelerde YZ tarafından üretilen ispatların doğrulama endişeleri yarattığını, çünkü insan uzmanların bunları doğrulamak için genellikle zaman veya nitelik bulamadığını belirtiyor.
Kaynak: Habr — хаб ML —
orijinal
