Terobosan terbaru dalam kecerdasan buatan (AI) menantang batasan-batasan yang sebelumnya dianggap mustahil secara matematis. Pada bulan Oktober 2024, model AI Meta memecahkan masalah berusia seabad yang melibatkan stabilitas sistem dinamis – suatu prestasi yang sebelumnya membingungkan para ahli matematika. Meskipun mengesankan, ini hanyalah permulaan dari lanskap yang berkembang pesat di mana AI akan segera melampaui kemampuan manusia dalam penalaran matematis yang kompleks.
Keadaan Saat Ini: Kemajuan Bertahap, Bukan Revolusi
Hasil awal menunjukkan AI membuat kemajuan yang signifikan namun belum merupakan terobosan baru. Model Meta memecahkan 10,1% masalah stabilitas yang dihasilkan secara acak, peningkatan substansial dibandingkan algoritma sebelumnya (2,1%), namun masih jauh dari solusi lengkap. Demikian pula, DeepMind dari Google menemukan solusi baru terhadap persamaan Navier-Stokes, namun masih gagal memecahkan seluruh permasalahan, yang akan menghasilkan Hadiah Milenium senilai $1 juta.
Kesimpulan utamanya adalah AI belum membuat lompatan kuantum; itu menyempurnakan metode yang ada. Para ahli matematika menunjukkan bahwa sebagian besar model masih memerlukan bimbingan manusia yang substansial untuk menghasilkan hasil yang dapat diandalkan.
Kecepatan Pembangunan: Lintasan yang Menakutkan
Meskipun terdapat keterbatasan saat ini, para ahli sepakat bahwa AI berkembang pada tingkat yang mengkhawatirkan. Terence Tao, peraih Fields Medal di UCLA, memperkirakan bahwa dalam beberapa tahun, AI akan mampu memindai dan memecahkan ribuan dugaan matematika, termasuk beberapa dugaan penting. Ini bukan tentang menggantikan seluruh ahli matematika; ini tentang meningkatkan kemampuan mereka dengan kecepatan dan skala yang digerakkan oleh mesin.
Perkembangan ini mencerminkan kesuksesan AI dalam permainan seperti catur dan Go. Pada 1980-an, Deep Blue dari IBM mengalahkan Garry Kasparov, dan satu dekade kemudian, DeepMind menang atas Lee Sedol di Go. Kini, AI mendominasi game-game ini dengan mudah. Namun, matematika murni menghadirkan tantangan unik: tidak seperti permainan papan terbatas, tidak ada batasan terhadap kompleksitas dan kedalaman permasalahan matematika.
Kolaborasi Manusia-AI: Posisi Kami Saat Ini
Model AI saat ini kira-kira setara dengan algoritma permainan catur beberapa dekade yang lalu. Mereka melakukan tugas-tugas yang sudah diketahui manusia, namun dengan efisiensi yang lebih tinggi. Kevin Buzzard, ahli matematika di Imperial College London, menekankan bahwa belum ada AI yang dapat memberikan bukti matematis baru yang tidak dapat dibuat oleh manusia sendiri.
Demonstrasi baru-baru ini pada pertemuan “FrontierMath” OpenAI menunjukkan model AI berpikir pada tingkat yang oleh beberapa ahli matematika digambarkan mendekati “jenius”. Ken Ono dari Universitas Virginia mencatat kemampuan AI untuk mengidentifikasi koneksi dan wawasan yang mungkin diabaikan manusia. Namun, model-model ini masih memerlukan pelatihan dan interpretasi manusia yang berat.
Tantangan IMO: Medali Perak, Bukan Terobosan
Kinerja AI di Olimpiade Matematika Internasional (IMO) menyoroti keterbatasannya saat ini. Pada tahun 2024, AlphaProof dan AlphaGeometry 2 dari DeepMind meraih skor medali perak, tetapi hanya setelah masalah diterjemahkan oleh manusia ke dalam bahasa komputer dan waktu komputasi berhari-hari. Tahun ini, Gemini Deep Think dari Google mencetak medali setara dengan medali emas, namun masih membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan.
Meskipun hasil ini mengesankan, namun belum mewakili “momen terobosan” di mana AI melampaui kemampuan manusia. Buzzard berpendapat bahwa AI belum memberikan wawasan baru yang tidak dapat ditemukan oleh manusia secara mandiri.
Masa Depan: Pembuatan Dugaan dan Pengujian Hipotesis
Peran AI yang paling menjanjikan terletak pada pembuatan hipotesis dan pengujian dugaan. Marc Lackenby, ahli matematika di Universitas Oxford, berkolaborasi dengan DeepMind dalam penelitian yang dipublikasikan di Nature. AI mengidentifikasi koneksi dalam topologi yang terlewatkan oleh manusia – sebuah langkah penting dalam menyempurnakan dugaan tersebut.
Namun, keluaran AI tidak selalu dapat diandalkan. Neil Saunders, ahli matematika di City St George’s, Universitas London, memperingatkan bahwa AI lebih mengutamakan probabilitas daripada kebenaran absolut. Hal ini membuatnya tidak cocok untuk tugas yang membutuhkan bukti sempurna.
Peran Matematikawan yang Berkembang
Masa depan matematika kemungkinan besar melibatkan hubungan simbiosis antara manusia dan AI. Tao percaya bahwa dalam 20-30 tahun, ahli matematika mungkin fokus menganalisis ribuan masalah yang dihasilkan AI daripada mempelajari satu masalah selama berbulan-bulan. Pergeseran ini dapat mendefinisikan kembali profesi ini, namun tidak serta merta menghilangkannya.
Seperti disrupsi teknologi sebelumnya, matematikawan akan beradaptasi dengan tantangan baru. AI mungkin mengotomatiskan tugas-tugas rutin, namun terobosan yang kompleks dan kreatif kemungkinan besar masih memerlukan wawasan manusia.
Pada akhirnya, peran AI dalam matematika berkembang pesat, dan dampak pastinya masih belum pasti. Satu hal yang jelas: lapangannya tidak akan pernah sama lagi.
