Récemment, des rumeurs selon lesquelles le grand modèle de langage de xAI, Grok3, prouvant l'hypothèse de Riemann, ont provoqué un tollé dans le cercle de l'IA. L'ingénieur xAI, Hieu Pham, a annoncé sur les réseaux sociaux que Grok3 avait réussi à prouver ce problème mathématique et avait donc suspendu la formation. Dès que la nouvelle a été publiée, elle a immédiatement suscité de vives discussions. Cependant, Pham a rapidement précisé qu'il ne s'agissait que d'une blague, d'un oolong provoqué par les révélations des internautes sur un "incident catastrophique" lors de l'entraînement de Grok3. L'éditeur de Downcodes vous emmènera revoir cette « farce » et discuter des progrès de l'IA pour surmonter les problèmes mathématiques.
Quelques heures plus tard, Pham a révélé la réponse dans un autre post : c'était juste une blague. Ce "but contre son camp" est né de la révélation de l'internaute Andrew Curran, qui a affirmé que Grok3 avait rencontré un "événement catastrophique" pendant l'entraînement.
Face à des rumeurs de plus en plus scandaleuses, le co-créateur de xAI, Greg Yang, n'a pas pu s'empêcher de publier un message sarcastique : "Oui, oui, oui, Grok3 a commencé à attaquer la sécurité du bureau après sa formation. Un autre chercheur, Heinrich Kuttler, a également déclaré avec humour : " "La situation était très mauvaise ! Nous avons ensuite remplacé tous les mauvais poids par nan (Not a Number, non-number), puis nous l'avons restauré. En voyant cela, les internautes ont également rejoint les rangs des créateurs de mèmes."
Bien que cette « farce » se soit terminée par une plaisanterie, elle a également déclenché une réflexion sur les capacités mathématiques de l’IA.
Alors, jusqu’où l’IA est-elle parvenue à résoudre les problèmes mathématiques du millénaire tels que l’hypothèse de Riemann ?
Nous pouvons avoir un aperçu des performances d'AlphaProof, un outil de preuve mathématique d'IA développé par l'équipe DeepMind de Google. AlphaProof a résolu avec succès trois questions lors de l'Olympiade internationale de mathématiques (OMI) de 2024. La sixième question est connue sous le nom de « patron ultime » et est extrêmement difficile. AlphaProof a fait preuve d'un raisonnement logique et d'une pensée créative solides au cours du processus de résolution de problèmes. Par exemple, dans la deuxième question, il a intelligemment choisi de considérer le nombre ab+1 pour construire la preuve. Cette stratégie est cohérente avec les idées humaines de résolution de problèmes. ensemble.
Bien qu’AlphaProof ait obtenu des résultats impressionnants, l’IA a encore un long chemin à parcourir pour surmonter les principaux problèmes mathématiques tels que l’hypothèse de Riemann. L'hypothèse de Riemann a une histoire de 165 ans depuis qu'elle a été proposée en 1859. D'innombrables mathématiciens y ont consacré leurs efforts, mais ils n'ont jamais été en mesure de la prouver complètement.
Pour prouver l’hypothèse de Riemann, l’IA doit disposer d’une puissance de calcul puissante et de capacités de raisonnement approfondies. Actuellement, l’IA peut trouver des théorèmes prouvables en recherchant de manière exhaustive toutes les preuves possibles, mais cela nécessite des quantités astronomiques de ressources informatiques. En outre, l’IA doit également avoir la capacité de comprendre et d’appliquer les outils mathématiques existants afin de jouer un rôle plus important dans la recherche mathématique.
Certains experts en IA prédisent que d’ici fin 2026, l’IA deviendra un « supermathématicien » capable de résoudre des problèmes difficiles comme l’hypothèse de Riemann. Musk a également promis que Grok3, entraîné avec 200 000 unités H100, sortirait d'ici la fin de l'année et apporterait des performances étonnantes.
Attendons de voir si l’IA peut réaliser des percées dans le domaine des mathématiques à l’avenir.
Ce « propre incident » concernant la preuve de l'hypothèse de Riemann par Grok3 démontre non seulement le développement rapide de la technologie de l'IA, mais nous rappelle également que nous devons rester prudents et rationnels dans notre évaluation des capacités de l'IA. L’IA a de larges perspectives d’application dans le domaine des mathématiques, mais surmonter des problèmes vieux d’un siècle tels que l’hypothèse de Riemann nécessite encore une exploration longue et ardue.