Problème mythique résolu par une IA : Terence Tao craint que la machine s’acharne sur des maths inutiles
OpenAI a récemment annoncé avoir résolu les équations de Navier-Stokes, un problème emblématique de la physique qui a défié les mathématiciens pendant plus d’un siècle. Cette avancée a été réalisée grâce à un essaim de 10 000 agents d’intelligence artificielle travaillant en parallèle pendant 88 heures, marquant ainsi un tournant dans la recherche mathématique.
Les équations de Navier-Stokes, formulées au XIXe siècle, sont essentielles pour comprendre le mouvement des fluides, influençant des domaines variés allant de l’aérodynamisme à la dynamique des fluides dans le corps humain. Cependant, le défi qui persiste est de prouver mathématiquement si ces équations demeurent valides ou si elles peuvent s’effondrer sous certaines conditions.
OpenAI a généré une démonstration de 166 pages, validée dans le langage informatique Lean, montrant l’apparition d’un effondrement sous certaines forces externes. Cet accomplissement, réalisé en moins de quatre jours, représente une étape significative pour l’informatique.
Malgré cet exploit, Terence Tao, lauréat de la médaille Fields et figure éminente des mathématiques contemporaines, exprime des réserves. Il souligne que les IA manquent d’intuition pour choisir les bonnes pistes de recherche, risquant ainsi de consacrer des ressources considérables à des théorèmes peu pertinents.
Tao met en avant la distinction entre l’exploration aveugle de l’IA et l’intuition conceptuelle des chercheurs humains. Pour lui, l’IA, bien qu’efficace dans l’exécution, ne remplace pas la capacité humaine à formuler des hypothèses et à naviguer dans le paysage mathématique complexe.
En conclusion, l’annonce d’OpenAI sur les équations de Navier-Stokes illustre le potentiel de l’IA pour accélérer la recherche scientifique, tout en soulignant ses limites. L’IA ne remplace pas les mathématiciens, mais pourrait les aider à se concentrer sur les questions et idées les plus pertinentes.
Source : Les Numériques
