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陶哲軒點破「天機」:不懂數(shù)學(xué)別想靠ChatGPT飛升!

2024-07-08 14:00:41 來源: 用戶: 

相信很多大家對陶哲軒點破「天機」:不懂數(shù)學(xué)別想靠ChatGPT飛升!還不知道吧,今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~!

【新智元導(dǎo)讀】沖鋒在AI輔助數(shù)學(xué)研究第一線的陶哲軒,近日又有「神總結(jié)」:ChatGPT提升的,是我們在編碼、圖表等次要任務(wù)上的能力;而真要搞好數(shù)學(xué)研究,基礎(chǔ)不扎實的話,AI也是沒用的。

使用ChatGPT一年半了,陶哲軒的感想如何?

最近,一直沖鋒在探索AI輔助研究功能前線的數(shù)學(xué)大神陶哲軒,總結(jié)了ChatGPT對自己數(shù)學(xué)研究過程的幫助。

有趣的是,他發(fā)現(xiàn)AI輔助在數(shù)學(xué)方面的用處倒是有限,但它大大提升的,是自己在次要任務(wù)上的能力,比如編碼和制作圖表。

所以說,想要搞好數(shù)學(xué)研究,還是需要扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),純靠AI是沒用的。

數(shù)學(xué)不好的人,其實AI的幫助可能也沒那么大

陶哲軒表示,使用#Python的matplotlib.pyplot庫的一個額外收獲是,自己現(xiàn)在可以相對輕松地創(chuàng)建定性圖表,來說明更多非正式關(guān)系了。

在以前,他只能用文字或者草草繪制的手寫草圖來表達這種非正式關(guān)系。

為此,陶哲軒發(fā)現(xiàn)了一個有效的工作流:向ChatGPT請求一個簡化示例的代碼,然后自己調(diào)整和修改代碼,直到輸出符合預(yù)期為止。

比如,通過下面這幾輪對話,在幾分鐘內(nèi)他就得到了自己想要的圖表。

最后陶哲軒總結(jié)道,AI輔助在自己主要研究的數(shù)學(xué)領(lǐng)域倒是用處有限,但它大大提高了自己在編碼、制作圖表這類次要任務(wù)中的能力,同時也將自己在一般任務(wù)中的能力,提升到了至少是初學(xué)者的水平。

同時他也點出,在自己看來,對于那些精通編程但并不那么精通數(shù)學(xué)的人來說,AI輔助可能就不會起到這么大的作用。

陶哲軒和ChatGPT的對話,具體如下——

https://chatgpt.com/share/064ae58d-7400-4589-a027-d66a8a8a236e

陶哲軒問:「在Python中,我知道如何使用pyplot軟件包制作圖形的單個圖像。有什么方法可以讓我用Python制作多個圖形的幻燈片或其他動畫圖像嗎?比如,制作一個幻燈片,展示函數(shù)$x$, $x^2$, $x^3$, $x^4$對于$x \in [0,1]$的圖形?!?/p>

ChatGPT回答說:「是的,你可以使用matplotlib包中的matplotlib.animation模塊,在Python中創(chuàng)建多個圖形的幻燈片或動畫圖像。」

接下來,ChatGPT就給出了創(chuàng)建該函數(shù)動畫的具體步驟,詳細給出了代碼——

1. Install matplotlib if you haven't already:

pipinstallmatplotlib

2. Use the following code to create an animation:

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasanimation#Definetherangeforxx=np.linspace(0,1,400)#Definethefunctionsfunctions=[lambdax:x,lambdax:x**2,lambdax:x**3,lambdax:x**4]#Createafigureandaxisfig,ax=plt.subplots()line,=ax.plot(x,functions[0](x))#Setaxislabelsandtitleax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('f(x)')ax.set_title('AnimatedFunctions')#Initializetheanimationfunctiondefinit():line.set_ydata([np.nan]*len(x))returnline,#Updatetheanimationfunctiondefupdate(frame):line.set_ydata(functions[frame](x))ax.set_title(f'Function:$x^{frame+1}$')returnline,#Createtheanimationani=animation.FuncAnimation(fig,update,frames=len(functions),init_func=init,blit=True,repeat=True,interval=1000)#Savetheanimationasagifani.save('animated_functions.gif',writer='imagemagick')plt.show()

同時, ChatGPT還給出了相應(yīng)解釋:首先要導(dǎo)入必要模塊,比如導(dǎo)入numpy進行數(shù)值運算,導(dǎo)入pyplot進行繪圖,導(dǎo)入animation創(chuàng)建動畫。

然后需要定義x的范圍,創(chuàng)建一個從0到1的數(shù)組x,包含400個點。

接著需要定義函數(shù)、創(chuàng)建圖形和坐標軸、初始化動畫函數(shù)等等。

ChatGPT給出的答案很好,但每個動畫中只能顯示一個函數(shù)。

為了達到目的,陶哲軒進一步提問道:「如果我想讓每個動畫顯示兩個函數(shù)呢?例如,第一幀顯示$x$和$x^2$,第二幀顯示$x^2$和$x^3$,第三幀顯示$x^3$和$x^4$?!?/p>

ChatGPT表示:「要在動畫的每一幀顯示兩個函數(shù),可以修改代碼,為每一幀繪制兩條線。」

接下來,ChatGPT還是給出了詳細的代碼。

1. Installmatplotlibif you haven't already:

pipinstallmatplotlib

2. Use the following code to create the animation with two functions per frame:

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasanimation#Definetherangeforxx=np.linspace(0,1,400)#Definethefunctionsfunctions=[lambdax:x,lambdax:x**2,lambdax:x**3,lambdax:x**4]#Createafigureandaxisfig,ax=plt.subplots()line1,=ax.plot(x,functions[0](x),label='$x$')line2,=ax.plot(x,functions[1](x),label='$x^2$')#Setaxislabelsandtitleax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('f(x)')ax.legend()ax.set_title('AnimatedFunctions')#Initializetheanimationfunctiondefinit():line1.set_ydata([np.nan]*len(x))line2.set_ydata([np.nan]*len(x))returnline1,line2#Updatetheanimationfunctiondefupdate(frame):line1.set_ydata(functions[frame](x))line2.set_ydata(functions[frame+1](x))ax.legend([f'$x^{frame+1}$',f'$x^{frame+2}$'])returnline1,line2#Createtheanimationani=animation.FuncAnimation(fig,update,frames=len(functions)-1,init_func=init,blit=True,repeat=True,interval=1000)#Savetheanimationasagifani.save('animated_double_functions.gif',writer='imagemagick')plt.show()

隨后ChatGPT照例給出了詳細解釋:為了在「0,1」的區(qū)間上創(chuàng)建($x$和$x^2$,$x^2$和$x^3$,$x^3$和$x^4$)的函數(shù),需要定義x的范圍、定義函數(shù)、創(chuàng)建圖形和坐標軸、初始化動畫函數(shù)等。

陶哲軒表示:「這樣就差不多可以了,但圖例似乎無法隨動畫更新,它會停留在x^3和 x^4。有沒有辦法在每一幀都更新圖例?」

針對這個問題,ChatGPT給出了對策,就是通過清除現(xiàn)有圖例并創(chuàng)建新的圖例,來更新每一幀的圖例。

隨后,ChatGPT貼心地給出了可以正確更新圖例的修改后的代碼。

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasanimation#Definetherangeforxx=np.linspace(0,1,400)#Definethefunctionsfunctions=[lambdax:x,lambdax:x**2,lambdax:x**3,lambdax:x**4]#Createafigureandaxisfig,ax=plt.subplots()line1,=ax.plot(x,functions[0](x),label='$x$')line2,=ax.plot(x,functions[1](x),label='$x^2$')#Setaxislabelsandtitleax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('f(x)')ax.set_title('AnimatedFunctions')#Initializetheanimationfunctiondefinit():line1.set_ydata([np.nan]*len(x))line2.set_ydata([np.nan]*len(x))returnline1,line2#Updatetheanimationfunctiondefupdate(frame):line1.set_ydata(functions[frame](x))line2.set_ydata(functions[frame+1](x))ax.legend([f'$x^{frame+1}$',f'$x^{frame+2}$'])returnline1,line2#Createtheanimationani=animation.FuncAnimation(fig,update,frames=len(functions)-1,init_func=init,blit=True,repeat=True,interval=1000)#Savetheanimationasagifani.save('animated_double_functions.gif',writer='imagemagick')plt.show()

ChatGPT解釋道:更新函數(shù)中的ax.legend()調(diào)用,就可以清除現(xiàn)有圖例,并且使用每幀的新標簽進行更新了。這樣就可以確保,圖例反映的是當前顯示函數(shù)的功能。

陶哲軒繼續(xù)提問——

「我想讓Python繪制一個用數(shù)字描述,但用字符串標注的函數(shù)圖。例如,我想繪制這樣一幅圖:橫軸上標有『今天』、『下周』和『明年』,分別代表x=1、x=2和x=3的位置,縱軸上標有『初級』、『中級』和『專家』,分別代表y=1、y=4和y=9的位置(因此縱向標簽的間距并不相等),要繪制的圖形是拋物線y=x^2的圖形。如何繪制?」

ChatGPT回答:「要繪制橫軸和縱軸用字符串標注但與特定數(shù)值相對應(yīng)的圖表,可以使用matplotlib庫并自定義刻度標簽?!?/p>

1. Installmatplotlibif you haven't already:

pipinstallmatplotlib

2. Use the following code to create the plot:

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Definethenumericalvaluesforthexandypositionsx_values=[1,2,3]y_values=[1,4,9]#Definethecorrespondingstringlabelsforxandyaxesx_labels=["Today","Nextweek","Nextyear"]y_labels=["Beginner","Intermediate","Expert"]#Definethefunctiontobeplotted(y=x^2)x=np.linspace(1,3,100)y=x**2#Createafigureandaxisfig,ax=plt.subplots()#Plotthefunctionax.plot(x,y,label='$y=x^2$')#Setthexandyaxislabelsax.set_xlabel('Time')ax.set_ylabel('Level')#Setthexandyaxistickpositionsandlabelsax.set_xticks(x_values)ax.set_xticklabels(x_labels)ax.set_yticks(y_values)ax.set_yticklabels(y_labels)#Addalegendax.legend()#Setthetitleax.set_title('Parabola$y=x^2$withCustomAxisLabels')#Displaytheplotplt.show()

并且給出了相應(yīng)解釋。

至此,陶哲軒的問題就被ChatGPT完美解決了。

網(wǎng)友:圖表存在「幻覺」

在陶哲軒的評論區(qū),有網(wǎng)友指出了此圖的準確性有問題:兩條線之間的山谷意味著什么?那里的相對位移應(yīng)該更大才對。

在他看來,用手繪涂鴉來表達這類非正式想法是比較合適的,可以讓形式與內(nèi)容相匹配,避免了使用和標準化這些AI工具過程中的缺點。

對于這名網(wǎng)友的「找茬」,陶哲軒進行了詳盡的回復(fù)。

他解釋道,如果自己想要傳達復(fù)雜關(guān)系的圖像,手繪圖是很不方便的,一方面原因是自己不擅長手繪,另一方面,也是因為無法很輕松地編輯出一個草圖,讓它部分地傳達自己的想法。

而借助Python,自己就可以輕松地循環(huán),進行十幾次嘗試,然后找到一個能捕捉到自己想要的細微差別的方法了。

例如,他確實有意讓初級領(lǐng)域和次級領(lǐng)域之間的山谷在AI的幫助下獲得更高的推動力(這個山谷代表著兩個相鄰的領(lǐng)域)。

在陶哲軒看來,純數(shù)學(xué)是自己的主要領(lǐng)域,而計算機編程是次要技能;自己對于設(shè)置和安裝機器學(xué)習(xí)軟件包并沒有直接經(jīng)驗,但后者與這兩個專業(yè)相鄰,所以他會把它放在這個圖的中間位置。

而對于圖表不夠精確這個問題,陶哲軒解釋道,數(shù)軸上沒有數(shù)字標簽,應(yīng)該就已經(jīng)意味著這是一張非正式圖像。

或者,他建議我們可以創(chuàng)建其他信號,來更加強調(diào)圖形的非正式性,比如讓線條更厚、更模糊,同時選擇不那么「專業(yè)」的字體。

這些在Python中是很容易做到的,但如果要手工完成,就只能重繪圖像了。

同時,針對這位網(wǎng)友的建議,陶哲軒也表示,在使用ChatGPT/Python之前,自己的確也提前手繪了草圖。

隨后,陶哲軒又在圖表上進行了一些調(diào)整,添加了一些不建議使用AI輔助的情況:在幾乎沒有先驗知識的情況下嘗試用AI處理中等難度的任務(wù),或者在只有中等先驗知識的情況下嘗試處理專家難度的任務(wù)。

陶哲軒表示,在這種特殊情況下,此類更新在手繪圖像上是可行的,并且只需要添加新繪圖就可以了,而不是刪除或修改現(xiàn)有繪圖。

但他強調(diào),對于許多其他類型的修訂,使用手繪圖像作為主圖像來源會很不方便。

「資深用戶」陶哲軒

其實早在2023年3月,陶哲軒就開始探索如何將AI加入到自己的工作流里了。

起初,陶哲軒想讓ChatGPT根據(jù)他的描述直接得到「Kummer定理」這個名字。不過,AI給出的結(jié)果卻是一個Legendre公式。好在,后續(xù)可以根據(jù)這個線索,通過傳統(tǒng)搜索引擎輕松找到答案。

據(jù)此,陶哲軒認為,AI在數(shù)學(xué)中的作用是提供一個初步解答,然后可以通過更傳統(tǒng)的方法進行細化。

接下來,陶哲軒從原理上對比了傳統(tǒng)計算機軟件工具和AI工具,發(fā)現(xiàn)二者的工作流極為不同。

例如,對于傳統(tǒng)的LaTeX到PDF編譯器來說,只要輸入的代碼正確,那么一定可以得到一份完美的PDF。但如果輸入的代碼有格式錯誤,結(jié)果要么是編譯錯誤,要么是一份嚴重混亂的PDF。

而AI LaTeX編譯器則可以更加優(yōu)雅地處理噪聲或格式錯誤的輸入,但它不能以「一鍵完成」的方式使用,而是需要進行大量的互動。

隨后,在大量的嘗試中,陶哲軒又發(fā)現(xiàn)了一些ChatGPT在處理數(shù)學(xué)問題時的小亮點。

比如,一旦AI「學(xué)會」了用戶的需求,用戶就可以用最少的解釋或預(yù)格式化來提供進一步的數(shù)據(jù),而AI依然可以推斷出一個令人滿意的輸出。

例如,在隨后的此類請求中,即使輸入不是MathSciNet格式,AI仍然能夠繼續(xù)我在附加請求中隱含引入的參考命名約定。

總的來說,這些AI工具并不能幫助直接攻克未解的數(shù)學(xué)問題,但它們在各種相關(guān)的任務(wù)中相當有用,盡管之后常常需要一些手動調(diào)整。

2023年4月,在經(jīng)過一段時間的使用之后,陶哲軒針對AI和人類(主要是自己)各自的優(yōu)勢進行了一波總結(jié)。

1. 對于每天都要做的任務(wù),陶哲軒已經(jīng)掌握了足夠的技術(shù)來優(yōu)化工作流。在這方面,AI工具的幫助不大。最明顯的就是在研究數(shù)學(xué),同時也包括他已經(jīng)極為熟練的郵件撰寫。

2. 對于有一些專業(yè)知識但很少實踐的任務(wù),AI工具是有幫助的。比如創(chuàng)建初稿或者提供靈感,然后陶哲軒自己再去進行驗證和完善。這一類的例子包括數(shù)據(jù)處理、翻譯成外語,或以很少使用的格式編寫文本(比如,公開演講、規(guī)則文件等)。

3. 對于幾乎沒有專業(yè)知識且不需要極高質(zhì)量和可靠輸出的任務(wù),也可以詢問AI工具,并或多或少地聽從它的建議。在這里,AI的功能相當于一個操作更簡便的搜索引擎。

4. 對于沒有專業(yè)知識但需要質(zhì)量和可靠性的任務(wù),就必須咨詢?nèi)祟悓<伊?。一個例子是修理復(fù)雜、昂貴且精密的設(shè)備。

比如,第二類任務(wù):

陶哲軒讓GPT用LaTeX輸出流程圖后,得到了下面這張圖片。

可以看到,這張流程圖還比較粗糙,不過對于熟練使用LaTeX的陶哲軒來說,只需簡單修改一下,即可得到下面這個成品。

再比如,第三類任務(wù):

陶哲軒讓GPT把自己之前的帖子總結(jié)為流程圖,結(jié)果如下。

2023年9月,陶哲軒對ChatGPT的探索,已經(jīng)深入到用它來寫代碼了。

作為實驗,他要求ChatGPT寫一段Python代碼,為每個自然數(shù)n計算1,...,n的最長子序列的長度

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