Künstliche Intelligenz kann längst anspruchsvolle mathematische Aufgaben lösen. Doch kann sie auch neue mathematische Erkenntnisse hervorbringen? OpenAI hat eine umfangreiche Sammlung von Forschungsergebnissen veröffentlicht, die mit einem bislang nicht öffentlich verfügbaren KI-Modell entstanden sind.
Quellen:
https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/
https://github.com/openai/math
🔎 Was ist passiert?
OpenAI hat 722 mathematische Manuskripte veröffentlicht, die in 372 Gruppen zusammengehöriger Ergebnisse organisiert sind. Die Arbeiten stammen aus Untersuchungen mit einem internen, besonders leistungsfähigen KI-Modell.
Das Unternehmen stellt nicht nur die Manuskripte bereit, sondern auch Informationen über die Entstehung der Ergebnisse und den Rechenaufwand.
Viele mathematische Beweise wurden zudem in Lean übertragen. Das ist eine formale Sprache, mit der Computer die logische Korrektheit eines Beweises überprüfen können. Laut OpenAI entsprach der durchschnittliche Rechenaufwand pro Ergebnis ungefähr drei Stunden Denkzeit von ChatGPT Pro.
⚖️ Der Realitätscheck
Die große Zahl veröffentlichter Manuskripte bedeutet nicht automatisch, dass die KI Hunderte bedeutende mathematische Entdeckungen gemacht hat.
Die Arbeiten unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Fragestellungen und möglichen wissenschaftlichen Bedeutung. Zudem müssen Mathematiker die Ergebnisse unabhängig prüfen und einordnen.
Auch ein formal überprüfter Beweis beantwortet nicht sämtliche wissenschaftlichen Fragen, etwa ob eine Aussage tatsächlich neu ist oder welchen Erkenntniswert sie besitzt.
💡 Warum ist das interessant?
Bislang wurde der mathematische Fortschritt von KI häufig anhand von Prüfungen, Wettbewerbsaufgaben und Benchmarks gemessen. Hier geht es zunehmend um KI als Werkzeug zur Erweiterung mathematischen Wissens.
Sollten sich relevante Ergebnisse unabhängig bestätigen, könnte das die wissenschaftliche Arbeit verändern. Forscher könnten KI nicht nur zum Berechnen und Überprüfen einsetzen, sondern auch beim Entwickeln neuer mathematischer Ideen.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, wie viele Manuskripte eine KI produziert, sondern welche neuen Erkenntnisse daraus tatsächlich entstehen.