第341話:掰掰!微積分作業!

大學生的福音!不用再費心解微積分、線性代數、微分方程的習題了!但這真的是「福音」嗎?
圍棋規則很簡單,幾句話就講完了。但是盤面局勢千變萬化,複雜無比。在IBM的人工智慧­「深藍」於上個世紀末打敗西洋棋的世界棋王之後,圍棋就被視為保有人類顏面的最後一道防線。結果如大家所知道的,這道防線也在幾年前被Google開發的人工智慧「AlphaGo」攻陷,AlphaGo在圍棋盤上戰勝了人類的頂尖職業棋士,震撼了世界。
不過故事還沒完,除了在這些棋藝活動之外,象徵人類大腦深不可測智慧的聖域之一:需要高度抽象思考的「數學」,也被人工智慧逐步逼近了。
MIT(麻省理工學院)電機與資工系的Iddo Drori團隊,開發了一個人工智慧程式,結合了Zero-Shot Learning、Few-Shot Learning、Codex等技術,可以正確完成大學數學的習題。
人工智慧再這樣發展下去,遲早要變成「駭客任務」的世界。(來源:The MatrixⒸWarner Bros.)
這個AI的訓練資料集包含了由MIT的微積分、微分方程、機率概論、線性代;以及哥倫比亞大學的計算線性代數等大學課程所編製的數學題庫;加上包含初級代數、代數、數論、初等微積分等較為初階內容的「MATH dataset」題庫。訓練一開始當然是得先「看懂」題目在問什麼,然後重點來了:將問題拆解成幾個較小的步驟,一一編寫成程式,再將這些程式合成起來,就成為解題高手了。
訓練完成後,讓這個程式做大學程度的數學習題,可以達到81%的正確率。可以計算出正確的答案數值,並且畫出題目要求的數學圖形。
本研究之人工智慧架構:左邊是輸入的數學問題,中間是結合數種深度學習的演算法,右邊是輸出的結果,包括答案、圖形、以及解釋。(來源:PNAS)
在此之前,人工智慧能夠把從國小到高中的數學問題解得還不錯,不過大學程度的數學,大約只能答對8%。這一次的工作,一口氣將正確率提升10倍,大概就是原來在班上墊底的同學(考8分)突然進步到拿書卷獎(數學考81分很高了啦)的概念。
還不只是這樣。
這個程式不但會解題目,還會用「人話」來解釋這個題目是怎麼解出來的;甚至更進一步,還能出一堆「類題」。把老師(人類)出的題目跟AI生成的題目混在一起拿給學生(人類)看,學生無法分辨兩者的不同。
所以正確率再往上提升的話,不只學生不用解題,老師也不用為了出題目傷腦筋,助教也不用上「演習課」來跟同學講解題目了。
那人類還算數學幹嘛?不管是「教」還是「學」,通通交給電腦就好了嘛!
以後學生也機器人、老師也機器人,人類要幹嘛?沒事。(來源:Pixabay)
最後的結果就是跟「駭客任務」一樣,電腦把人類本來自以為「無可取代」的工作都拿走了,人類只好就去當電腦的「生物電池」提供能源了。
誰來阻止這些讓電腦越變越厲害的科學家啊~~~~
這個研究,發表於2022/08/02的「美國國家科學院院刊」(Proceedings of National Academy of Sciences, PNAS)。
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  • 話都給我說就好 其之341
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