Résumé :
L'Alliance des laboratoires de mathématiques et d'intelligence artificielle de Yau a été créée à l'Université Tsinghua le 11 octobre. Elle prévoit de rassembler environ 1 000 mathématiciens et chercheurs pour promouvoir l'intégration de l'intelligence artificielle, des mathématiques et de la recherche interdisciplinaire. Le professeur Qiu Chengtong, lauréat de la médaille Fields et titulaire de la chaire de l'Université Tsinghua, est le leader de l'alliance. Il a déclaré que la Chine était encore à la traîne par rapport aux États-Unis dans l'utilisation de l'IA pour promouvoir la science de pointe, et que ses capacités nationales de recherche scientifique sur de grands modèles n'étaient pas encore au premier niveau mondial. L'alliance espère intégrer des talents et des ressources pour développer de manière indépendante des modèles spéciaux pour les sciences mathématiques.
L'alliance est établie conjointement par huit institutions, dont l'Académie Qiuzhen de l'Université Tsinghua, le Centre des sciences mathématiques Yau Shing-tung de l'Université Tsinghua, l'Institut de mathématiques appliquées Yanqi Lake de Pékin, le Centre de mathématiques Morningside de l'Académie chinoise des sciences, l'Institut de mathématiques et d'études interdisciplinaires de Shanghai, le Centre Yau Shing-tung de l'Université du Sud-Est, l'Institut Hetao de mathématiques et de sciences interdisciplinaires (Shenzhen) et Zhizhen. Institut de mathématiques interdisciplinaires de l'Université chinoise de Hong Kong. Le premier laboratoire de mathématiques et d'intelligence artificielle est situé à l'Académie Tsinghua Qiuzhen et est créé conjointement avec le Centre des sciences mathématiques de Yau ; l'alliance prévoit également de construire des laboratoires à Pékin, Shanghai, Nanjing, Shenzhen et Hong Kong pour collaborer en partageant des ressources de formation modèles, des bibliothèques mathématiques formelles et des plates-formes de puissance de calcul.
L'objectif actuel de l'alliance comprend le développement de grands modèles spécifiques aux mathématiques, l'utilisation de l'IA pour aider à la découverte de conjectures et à la preuve formelle, le développement d'une intelligence artificielle explicable et la promotion de l'intersection des mathématiques et de l'informatique quantique, des sciences de la vie, de la finance et d'autres domaines. L'alliance prévoit également de mener des formations de talents et une coopération internationale, ainsi que de créer le « Journal of AI-Assisted Mathematics ». L'événement de l'établissement a annoncé plus de dix résultats et orientations de recherche, impliquant la géométrie, l'informatique quantique, les sciences de la vie, ainsi que des problèmes mathématiques tels que la conjecture dégénérée d'Arnold et la conjecture de Sylvester. La maturité de ces projets n'est pas la même. Certains sont des orientations de recherche et ne peuvent être considérés comme des résultats complets et évalués par des pairs.
Un cas qui a retenu l'attention est la coopération entre le Centre des sciences mathématiques Tsinghua Yau et l'Institut de mathématiques et d'études interdisciplinaires de Shanghai pour étudier les sphères homotopiques à sept dimensions. Le document de recherche, actuellement disponible en prépublication, rapporte que des sphères homotopiques à sept dimensions lisses pour les 28 classes de difféomorphismes orientés construisent des métriques riemanniennes avec une courbure de section transversale strictement positive. Selon l'alliance, l'IA aide l'équipe à explorer des stratégies de preuve et à simplifier les calculs ; le système d'algèbre computationnelle est utilisé pour vérifier les identités et les limites d'intervalle, et générer des certificats de calcul reproductibles. La conception de la recherche, la preuve et la démonstration finale sont toujours entreprises par des mathématiciens, ce résultat n'est donc pas prouvé de manière indépendante par l'IA.
La capacité de l'IA à générer des résultats mathématiques par lots a également déclenché des discussions sur les normes académiques. Xi Nanhua, académicien de l'Académie chinoise des sciences et président de la Société mathématique chinoise, a souligné que le rythme auquel les entreprises publient les résultats générés par l'IA est en conflit avec la tradition de vérification rigoureuse et d'examen par les pairs de la communauté mathématique, et que des contenus erronés qui n'ont pas été entièrement testés peuvent fuir ; il estime que la communauté mathématique et l'industrie de l'IA doivent établir conjointement des règles reconnues par toutes les parties. Récemment, OpenAI a divulgué un lot de manuscrits mathématiques et de documents de preuve générés par des modèles internes. Son entrepôt officiel répertorie actuellement 719 manuscrits, répartis en 372 groupes, et explique que les résultats sont à différents stades de vérification. Environ 42 % des principaux résultats ont été formalisés par Lean, et il peut encore y avoir des problèmes avec les résultats qui n'ont pas encore été formalisés. Cela souligne également qu'en plus d'améliorer l'efficacité de l'exploration, la recherche mathématique assistée par l'IA doit également résoudre les problèmes de vérification, de reproduction et d'attribution de responsabilité.
Qiu Chengtong estime que l'IA peut générer un grand nombre de preuves et de résultats de calcul, mais soulever de nouvelles questions perspicaces et former une intuition mathématique et un jugement créatif restent des rôles importants pour les chercheurs humains. Une fois l’alliance établie, la clé de ses travaux ultérieurs sera la manière de transformer les capacités des grands modèles en découvertes mathématiques vérifiables et d’établir des normes académiques correspondantes.
Commentaires