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。

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。

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！

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）。

MIT新聞稿（2022/08/03）：https://news.mit.edu/2022/machine-learning-university-math-0803

PNAS論文（2022/08/02）：https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2123433119