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Silvana TapiaJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasBorja TosarGastón Giribetbelleza matemática comprensión personalcódigo máquinas matemáticas feademostraciones complejas esfuerzo limitadodemostraciones matemáticas máquinasconfianza demostración máquina correcciónrevolución matemáticas inteligencia artificialinteligencia artificial generativa matemáticosdemostradores automáticos uso limitadoformalizar demostraciones ordenador matemáticochatgpt construye demostraciones leantransferencia automatizada demostraciones matemáticasdemostrador automatico verifica erroresFrancis VillatoroLeanChatGPTAnnals of MathematicsTerence TaoGastón Giribet
Confianza demostración máquina corrección
Con
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Francis Villatoro expresa su duda sobre la confianza que se puede depositar en demostraciones matemáticas realizadas por máquinas, a pesar de su aparente corrección.
…sea, que no eran, no estamos hablando de un código de cien líneas o de mil líneas. Era un código con un tamaño tremendo, súper matematizado y súper no sé qué, donde se podía colar un error en cualquier lugar. Eso generaba una cierta tensión, una cierta duda. Pero la belleza de la matemática es comprender. entonces, si tú tienes un código, si una máquina comprende por ti, has perdido el gran elemento de belleza que tienen las matemáticas es decir, ya es una matemática fea, porque está entendiendo a alguien por ti o sea, tú dices, claro, hay muchas demostraciones que no las he estudiado, que no las entiendo pero tengo la convicción de que si yo dedicara tiempo suficiente, acabaría entendiéndolas pero cuando una demostración me requiere estudiar 100 millones de páginas pues yo sé que por mucho que yo me esfuerce yo no lo voy a ser capaz de entender. Entonces yo puedo confiar en una demostración de 200 páginas que supuestamente demuestra que una máquina es capaz de demostrar que eso es correcto; pero te quedas como diciendo, me falta algo. Y es el problema que tenemos ahora mismo en matemáticas: es que está habiendo una revolución con el tema de La inteligencia artificial generativa y es que hasta hace muy poquito tiempo, un matemático le daba miedo formalizar en ordenador las demostraciones. Hay demostradores automáticos desde hace 50 años, pero muy poca gente los usaba. ¿Por qué? Porque dedicar tiempo a pasar tu demostración escrita a mano a un demostrador automático requería años de trabajo para después que resulte que el demostrador automático diga: pues sí, no te has equivocado, es correcta. Pero ahora mismo con la Inteligencia Artificial Generativa, ChatGPT y compañía podemos automatizar ese proceso. Las demostraciones en Lean, L-A-N, es fácil, claro; el ChatGPT más o menos te la construye y tú tienes que estar como, es tu demostración, tú tienes que estar controlando que lo haya hecho todo bien, que no haya ningún resquicio, pero en pocos días puedes transferir tu demostración en papel a una demostración por ordenador, pasársela al demostrador automático y el demostrador automático te dice sí, no te has equivocado. ¿O ha pasado con demostraciones de Tao, de Terence Tao, el matemático más famoso de la actualidad? Que se encontró una pequeña sutileza en una de sus demostraciones. Uy, aquí hay un pequeño error y nadie se había dado cuenta hasta el momento. Es verdad que…
Significado #1 · Palabras #1
Gastón Giribet distingue entre la incertidumbre inherente a cualquier afirmación y la preocupación específica sobre las demostraciones asistidas por computadora, refiriéndose a ellas como 'cajas negras' debido a la dificultad de verificar sus detalles.
Habla: Gastón GiribetSignificado #16incertidumbre inherente a cualquier afirmacióndemostraciones asistidas computadora cajas negrasestética demostración grupo matemático…Sobre todo cuando un ordenador ha tenido que probar, yo qué sé, miles de millones de casos o millones de casos. Y no se les ha escapado a uno. O sea, ¿cómo estoy seguro de que no se les ha escapado a uno? Ahí volvemos al no estar del todo seguro, porque son dos cosas distintas, una cosa es no estar del todo seguro de algo, o acaso aunque vos confíes y que estás seguro de esa demostración, esa idea de caja negra en el sentido de que, bueno, sí, pero si no puedo ver los detalles ¿Sabes por qué te pregunto esto? Porque vos sos el matemático del grupo, por un lado, y tienen una estética particular acerca de lo que una demostración significa, pero por otro lado, también porque es un Tema vigente, porque el análogo en la física sería el empleo técnicas de, no sé, Machine Learning, Inteligencia Artificial también dan esta idea de que en algún sentido hay cosas que se vuelven una caja negra que antes no lo eran para nosotros. Y la pregunta…
Francis Villatoro expresa su duda sobre la confianza que se puede depositar en demostraciones matemáticas realizadas por máquinas, a pesar de su aparente corrección.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1belleza matemática comprensión personalcódigo máquinas matemáticas feademostraciones complejas esfuerzo limitadodemostraciones matemáticas máquinasconfianza demostración máquina correcciónrevolución matemáticas inteligencia artificialinteligencia artificial generativa matemáticosdemostradores automáticos uso limitadoformalizar demostraciones ordenador matemáticochatgpt construye demostraciones leantransferencia automatizada demostraciones matemáticasdemostrador automatico verifica errores…sea, que no eran, no estamos hablando de un código de cien líneas o de mil líneas. Era un código con un tamaño tremendo, súper matematizado y súper no sé qué, donde se podía colar un error en cualquier lugar. Eso generaba una cierta tensión, una cierta duda. Pero la belleza de la matemática es comprender. entonces, si tú tienes un código, si una máquina comprende por ti, has perdido el gran elemento de belleza que tienen las matemáticas es decir, ya es una matemática fea, porque está entendiendo a alguien por ti o sea, tú dices, claro, hay muchas demostraciones que no las he estudiado, que no las entiendo pero tengo la convicción de que si yo dedicara tiempo suficiente, acabaría entendiéndolas pero cuando una demostración me requiere estudiar 100 millones de páginas pues yo sé que por mucho que yo me esfuerce yo no lo voy a ser capaz de entender. Entonces yo puedo confiar en una demostración de 200 páginas que supuestamente demuestra que una máquina es capaz de demostrar que eso es correcto; pero te quedas como diciendo, me falta algo. Y es el problema que tenemos ahora mismo en matemáticas: es que está habiendo una revolución con el tema de La inteligencia artificial generativa y es que hasta hace muy poquito tiempo, un matemático le daba miedo formalizar en ordenador las demostraciones. Hay demostradores automáticos desde hace 50 años, pero muy poca gente los usaba. ¿Por qué? Porque dedicar tiempo a pasar tu demostración escrita a mano a un demostrador automático requería años de trabajo para después que resulte que el demostrador automático diga: pues sí, no te has equivocado, es correcta. Pero ahora mismo con la Inteligencia Artificial Generativa, ChatGPT y compañía podemos automatizar ese proceso. Las demostraciones en Lean, L-A-N, es fácil, claro; el ChatGPT más o menos te la construye y tú tienes que estar como, es tu demostración, tú tienes que estar controlando que lo haya hecho todo bien, que no haya ningún resquicio, pero en pocos días puedes transferir tu demostración en papel a una demostración por ordenador, pasársela al demostrador automático y el demostrador automático te dice sí, no te has equivocado. ¿O ha pasado con demostraciones de Tao, de Terence Tao, el matemático más famoso de la actualidad? Que se encontró una pequeña sutileza en una de sus demostraciones. Uy, aquí hay un pequeño error y nadie se había dado cuenta hasta el momento. Es verdad que…
Francis Villatoro describe una nueva tendencia en matemáticas donde se espera que todos los matemáticos aprendan a usar herramientas como Lean para validar sus demostraciones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7lean detección errores demostraciones taoterence tao demostración matemática leanlean certificación demostración matemáticalean validación demostraciones matemáticasdemostrador automático artículo matemáticorevisores artículo mundo detalle…de Tao, de Terence Tao, el matemático más famoso de la actualidad? Que se encontró una pequeña sutileza en una de sus demostraciones. Uy, aquí hay un pequeño error y nadie se había dado cuenta hasta el momento. Es verdad que esas demostraciones las ven 4 o 5. Matemáticos en el mundo. El resto de los matemáticos confiamos en que está bien demostrado; no entramos en los detalles, pero se detectó, gracias a pasar esa demostración a Lean, se detectó un error que rápidamente dijo: esto lo resuelvo yo con la punta al nabo, y lo arregló en un momentillo y lo arregló, ¿vale? Y ya está certificado por Lean. Y ahora está habiendo una corriente en matemáticas de decir: todo matemático en su carrera tiene que aprender a utilizar este tipo de herramientas porque dentro de una serie de años, puede que sean 10 años, a todos los matemáticos se les va a exigir que todas las demostraciones estén en Lean y estén validadas por un ordenador. Un demostrador automático va a tener que garantizar que tu artículo es correcto, matemáticamente correcto, no porque tú lo digas o porque lo digan los dos o tres revisores que han visto tu artículo, que puede que sean las únicas personas en el mundo que acaben leyéndose en detalle, no, no, porque una máquina diga que tu resultado es correcto. Y esa es una tendencia que ahora está. Liderando Terence Tao, que está colaborando con Google DeepMind, que tiene unos programas de generación automática de pruebas y a él le están pagando, le están financiando muy bien porque, por cierto, el señor Trump le quitó su proyecto de investigación y al…