Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

В течение многих лет я полагал, что творческие аспекты математики надежно защищают ее от компьютерной автоматизации. Но теперь алгоритмы пишут портреты под Рембрандта, а на художественных выставках, подобных Арт-Базель, их работы составляют конкуренцию картинам, созданным людьми. Значит ли это, что вскоре они смогут заново создать математику Римана или конкурировать со статьями, напечатанными в журнале Американского математического общества? Не пора ли мне искать другую работу?

Харди уподоблял математику игре. Его любимой аналогией была аналогия с шахматами, но, с тех пор как компьютеры научились играть в шахматы лучше человека, моей защитой от тех, кто поспешно пытался утверждать, что компьютер вполне может делать – и гораздо быстрее – все то, чем занимаюсь я, была игра го. Математика основывается на интуиции, логических шагах в неизвестное, которые кажутся правильными, даже когда я не вполне уверен, почему мне это кажется. Но когда алгоритм компании DeepMind научился делать нечто очень похожее, это вызвало у меня экзистенциальный кризис.

Если эти алгоритмы способны играть в го, игру математиков, смогут ли они играть и в настоящую математическую игру: смогут ли они доказывать теоремы? Одним из величайших моих достижений в математике была публикация теоремы в журнале Annals of Mathematics. В этом же журнале Эндрю Уайлс опубликовал свое доказательство Великой теоремы Ферма. Это математический аналог журнала Nature. Скоро ли следует ожидать появления в Annals of Mathematics статьи, автором которой будет алгоритм?

Чтобы играть в какую-либо игру, важно понимать ее правила. Что именно я предлагаю сделать компьютеру? Моя работа вовсе не состоит из сидения за столом над гигантскими вычислениями. Если бы это было так, компьютеры оставили бы меня без работы много лет назад. Так чем же на самом деле занимается математик?