গত মাসে OpenAI ঘোষণা করেছে যে তারা নেভিয়ার-স্টোকস সমস্যার জন্য একটি AI-উৎপাদিত প্রমাণ তৈরি করেছে, যা গণিতের অন্যতম বিখ্যাত অমীমাংসিত প্রশ্ন। মাত্র কয়েক বছর আগেও বড় ভাষা মডেল (LLM) গণনায় দুর্বল বলে পরিচিত ছিল। এখন তারা এমন গাণিতিক সমস্যার মোকাবিলা করছে যা কয়েক দশক ধরে মানুষকে আটকে রেখেছে, যা পেশাদার গণিতবিদদের জন্য কী অবশিষ্ট থাকল সে নিয়ে তীক্ষ্ণ প্রশ্ন তুলেছে।
এই পরিবর্তন শ্রেণিকক্ষকেও নতুনভাবে গড়ছে। যেহেতু LLM একজন শিক্ষার্থীর বাড়ির কাজ সম্পন্ন করতে পারে, বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষকরা শিক্ষায় AI-এর চ্যালেঞ্জ সামলাতে হিমশিম খাচ্ছেন। স্পষ্টতই AI গণিত শেখানোর পদ্ধতি এবং পেশাদারদের চর্চা, উভয়কেই বদলে দিচ্ছে, আর এর প্রভাব দ্রুত দৃশ্যমান হচ্ছে।
Odd Lots-এর এই পর্বে MIT-এর ইঞ্জিনিয়ারিং শিক্ষা বিষয়ক সহযোগী ডীন Justin Solomon এসব অগ্রগতির প্রতি বিশুদ্ধ ও ফলিত গণিতবিদরা কীভাবে সাড়া দিচ্ছেন, তার একটি প্রাথমিক পরিচিতি দেন। তিনি ব্যাখ্যা করেন নেভিয়ার-স্টোকস সমস্যা আসলে কী, এবং কেন OpenAI-এর প্রমাণ বিশেষজ্ঞদের জন্যও বোঝা কঠিন।
Solomon আরও আলোচনা করেন সিনেমাগুলো গণিতবিদদের কাজ সম্পর্কে কী ভুল দেখায়, এবং AI-এর যুগে তিনি নিজের শিক্ষণ পদ্ধতি কীভাবে বদলাচ্ছেন।
উৎস: Bloomberg Markets · সারাংশ: HeadlinesBriefing