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AI hat Mathematiker bei 10 Herausforderungen übertroffen, zeigt Grenzen bei komplexer Logik.

vor 2 Monaten

30 Mathematiker konnten ein KI-System fast nicht mit Aufgaben überfordern, aber das bedeutet noch lange nicht, dass es „Mathematik versteht“. Jasper deutete zunächst auf eine Verwirrung hin, die durch die Struktur des Herausforderungsproblems entstand: „Jede Frage erfordert eine numerische Antwort.“ Er erklärte, dass dies im Gegensatz zu höherer Mathematik steht, bei der das Zentrum eher auf Beweisen und Theoriebildung liegt als auf präzisen Berechnungen. Ein Problem kann eine komplexe logische Struktur und tiefgründige theoretische Hintergründe haben, am Ende wird jedoch eine spezifische Zahl gefordert. Dies ändert die Natur der Aufgabe und macht sie eher zu einer Aufgabe, die sich für ein Berechnungsinstrument eignet. Jaspers Strategie und die des Teams bestand anfangs darin, einige Doktorarbeitsehren Fragen zu konzipieren, die eine tiefe mathematische Intuition und Schlüsselkonzepte erforderten. Sie glaubten, dies sei eine Schwäche der aktuellen KI-Modelle. Zu ihrer Überraschung löste o4-mini jedoch den Großteil dieser Fragen. Allerdings musste die KI dabei Anführungszeichen verwenden, um die Antworten darzustellen. Jasper betonte: „Es kann die Schritte nicht korrekt verknüpfen oder effektiv logische Ketten entwickeln, obwohl seine Schlussfolgerungen manchmal korrekt sind.“ Dieses Ergebnis legt nahe, dass die aktuelle LLM (Large Language Model) ihre Grenzen hat: Sie können effektiv von null aus mehrere Schritte und abstrakte Konzepte kombinieren, aber ihre Fähigkeit zur kreativen Denkweise und tiefgreifenden logischen Schlüssen ist begrenzt. Ono und He drückten außerdem ihre Besorgnis über die Tendenz von o4-mini aus, übermäßig selbstbewusst zu sein. „Es gibt formale Beweise, Widerlegungen und sogar Wahrscheinlichkeitsbeweise“, sagte He, „wenn du mit genügend Sicherheit sagst, dass etwas wahr ist, fühlen Menschen sich bedroht. Ich denke, o4-mini beherrscht Wahrscheinlichkeitsbeweise; es behauptet, dass alles mit Sicherheit zutrifft.“ Die 10 Fragen, die o4-mini „richtig“ löste, zeigten, dass die KI komplexere Schritte und neuartige Konzepte kombinieren konnte. Dies verdeutlicht, dass die aktuelle KI-Systeme zwar in der Lage sind, relevantes Material zu sammeln und initiale Lösungsansätze zu finden, aber ihre Fähigkeit zur kreativen Herangehensweise und tiefgründiger logischer Synthese begrenzt ist. Sie können noch nicht völlig neuartige mathematische Ergebnisse erzeugen, aber sie sind sehr geschickt darin, relevante Literatur und vorläufige Lösungen zusammenzutragen. Die menschliche Überwachung, insbesondere in Aspekten der Validierung und Zusammenfassung, bleibt jedoch unverzichtbar. Jaspers Kernpunkte können als Fazit dienen: KI hat in den letzten zwei Jahren enorme Fortschritte gemacht, doch aktuelle LLMs hängen immer noch stark von Modellanpassungen ab und besitzen begrenzte tiefe logische Fähigkeiten. Sie können zwar als Unterstützung für Mathematiker dienen, neue Theorien zu entdecken und offene Probleme zu lösen, aber sie werden letztlich nicht in der Lage sein, unabhängig mathematische Forschung voranzutreiben. In der Branche wird die Leistung von o4-mini sowohl als beeindruckend als auch als Indikator für die aktuellen Grenzen der KI angesehen. Experten wie Dr. Ono und Dr. He sehen das Potenzial der KI, um Forschung zu beschleunigen und neue Einsichten zu gewinnen, aber sie warnen auch vor den Risiken der übermäßigen Selbstsicherheit und der Mangel an tiefgreifender logischer Synthese. Unternehmen wie DeepMind arbeiten intensiv daran, diese Lücken zu schließen, um KI-Systeme besser zu integrieren und ihre Fähigkeiten weiter zu verbessern. Die Diskussion unter den Teilnehmern zeigte, dass KI-Systeme in der Lage sind, auf einem bestimmten Niveau fortgeschrittene mathematische Aufgaben zu lösen, aber sie erreichen noch nicht die kreative und intuitive Tiefe menschlichen Denkens. In Zukunft könnte die KI jedoch als wertvoller Assistent für Mathematiker fungieren, der ihnen hilft, neue Theorien zu entdecken und offene Fragen zu adressieren, ähnlich wie bei der Zusammenarbeit von Jasper und DeepMind.

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