पिछले महीने, OpenAI ने घोषणा की कि उसने नेवियर-स्टोक्स समस्या के लिए AI-जनित प्रमाण तैयार किया है, जो गणित के सबसे प्रसिद्ध अनसुलझे प्रश्नों में से एक है। बस कुछ साल पहले, बड़े भाषा मॉडल (LLM) गिनती में कमज़ोर माने जाते थे। अब वे उन गणितीय समस्याओं पर काम कर रहे हैं जिन्होंने दशकों से मनुष्यों को उलझाए रखा है, जिससे यह तीखा सवाल उठता है कि पेशेवर गणितज्ञों के लिए अब क्या बचा है।
इस बदलाव से कक्षाएँ भी नए सिरे से आकार ले रही हैं। चूँकि LLM किसी छात्र का गृहकार्य पूरा कर सकते हैं, विश्वविद्यालयों के शिक्षक शिक्षा में AI की चुनौती से तालमेल बिठाने में संघर्ष कर रहे हैं। यह स्पष्ट है कि AI गणित पढ़ाने के तरीके और पेशेवरों द्वारा उसके अभ्यास, दोनों को बदल रहा है, और इसके प्रभाव तेज़ी से सामने आ रहे हैं।
Odd Lots के इस एपिसोड में, MIT में इंजीनियरिंग शिक्षा के सह-डीन Justin Solomon इन प्रगतियों पर शुद्ध और अनुप्रयुक्त गणितज्ञों की प्रतिक्रिया का परिचय देते हैं। वे समझाते हैं कि नेवियर-स्टोक्स समस्या वास्तव में क्या है, और OpenAI का प्रमाण विशेषज्ञों के लिए भी समझना कठिन क्यों है।
Solomon यह भी बताते हैं कि फ़िल्में गणितज्ञों के काम के बारे में क्या गलत दिखाती हैं, और AI के युग में वे अपनी शिक्षण पद्धति कैसे बदल रहे हैं।
स्रोत: Bloomberg Markets · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित