Blog
Když prý AI jen hádá další slovo, jak může kreativně vyřešit matematický problém?
Jak je možné, že modely, které se pouze učí na již existujících datech, dokážou kreativně vyřešit nějaký problém? A dokážou vlastně?
V září 2026 OpenAI oznámilo úspěšný návrh řešení složitého matematického problému. Přibližně 10 000 AI agentů na něm pracovalo 88 hodin. Média pak zprávu převzala s tím, že "AI vyřešila problém, na který byli matematici krátcí". Kde je tedy pravda?
Jak je to tedy možné? Jazykový model přece podle běžného (a hodně zjednodušeného) vysvětlení jen hádá další pravděpodobné slovo. Neumí přece samostatně myslet a být kreativní... Nebo ano?
Odpověď se podle mě schovává ve slově jen.
AI model nehádá "jen" další slovo naslepo
Jazykový model opravdu skládá odpověď po malých částech. Říká se jim tokeny. Mohou to být slova, části slov nebo znaménka. Takto je trénovaný například i model popsaný v technické zprávě ke GPT-4 (tohle je mimochodem TEN nenápadný vědecký report, který odstartoval před 3 lety celou AI mánii pro laickou veřejnost).
Nicméně AI model v odpovědi nevybírá další část (=token) jako číslo v loterii. Bere v úvahu zadání, předchozí text a vztahy, které se naučil z velkého množství příkladů (k tomu, jak to doopravdy funguje, se dostanu v některém z dalších článků).
Představte si šachistu. V každém kole také „jen“ vybere další tah. Aby vybral dobře, musí znát pravidla, vidět celou šachovnici a odhadnout, co bude následovat. U modelu je to podobné. Dokáže sledovat, která slova a myšlenky spolu souvisejí. Právě na tomto principu stojí architektura Transformerů, která je základem dnešních jazykových modelů.
Jak z dalších slov vznikne matematický důkaz
Matematický důkaz je vlastně velmi přísný text. Každý nový řádek musí navazovat na zadání a předchozí kroky. Model může navrhnout další možný krok, potom další a postupně najít cestu, kterou mu nikdo předem nenapsal.
Tady ale musíme brzdit nadšení. Vědci v OpenAI neposlali jen jeden dotaz do ChatGPT a nešli si dát kafe. Nasadili přibližně 10 000 autonomních AI agentů, kteří pracovali nepřetržitě přes 88 hodin. Dalších 17 hodin zabrala formální kontrola výsledku pomocí specializovaného programu.
Ostrou kontroverzi vyvolalo také načasování oznámení. Matematici Tristan Buckmaster a Levent Alpöge, kteří pracovali na příbuzném problému, obvinili OpenAI, že se pustilo stejným směrem poté, co se dozvědělo o jejich dosud nezveřejněné práci. OpenAI obvinění odmítá a po vlastním vyšetřování uvedlo, že jejich soukromé prompty v nástroji Codex nemohly výsledek ovlivnit, i když stoprocentně nevyloučili, že data vložená vědci do Codexu (což je vývojářský tool od OpenAI) nemohly ovlivnit "přemýšlení" agentů a úspěšnost vyřešení problému.
Tak či tak, navržený důkaz navíc stále čeká nezávislá kontrola. Podle pravidel musí být řešení odborně publikováno, nejméně dva roky prověřováno a všeobecně přijato matematickou komunitou, než se o odměně vůbec začne uvažovat.
Tak jak je to tedy s tou kreativitou modelů? Současná AI prozatím nemyslí stejně jako člověk. V praxi ale nabízí něco jiného: umí rychle a relativně spolehlivě navrhovat možné další kroky na základě předchozích zkušeností a instrukcí. Když k tomu přidáme spolehlivou kontrolu, může z těchto návrhů vzniknout i skutečně nový a opravdu kreativní výsledek - nová hodnota.
Co si z toho odnést do vaší firmy
AI používejte jako rychlého a seniorního kolegu, ne jako rozhodčího nebo decision makera. Nechte ho vytvořit e-mail, automatizujte otravný firemní proces (s tím mimochodem mohu pomoci :)). Nechte si dělat reporty a přehledné grafy. Tam AI již dnes exceluje. Ale nenechávejte na AI rozhodování o inovacích vašeho produktu nebo o strategii vaší firmy. Touto cestou spadnete jen do šedi generických odpovědí a nekonkrétních doporučení.
Máte firmu a chcete zkrotit AI pro vaše potřeby? Ozvěte se. Navrhneme řešení, vše laicky vysvětlím.