Paukenschlag in der Mathematik

00:00:05: Es war in den vergangenen Tagen eine der Nachrichten in der Wissenschaft.

00:00:16: Eines der sieben sogenannten mathematischen Millennium-Probleme scheint gelöst zu sein oder ist gelöst?

00:00:22: Für das Knacken dieser besonders difficilen Herausforderungen hat das US-amerikanische Clay Mathematics Institute im amerikanischen Denver am Jahr zweitausend ein Preisgeld von je einer Million US Dollar ausgeschrieben.

00:00:35: Es lohnt sich also über diese Probleme nachzudenken.

00:00:38: und wer bekommt jetzt in diesem Fall das Geld?

00:00:41: Kein Mensch, sondern das US Americanische Forschungs- und Softwareunternehmen für künstliche Intelligenz OpenAI.

00:00:49: Seitdem diskutieren weltweit Mathematiker nicht nur über die vermeintlich oder tatsächlich spektakuläre Lösungen des Problems, sondern auch und vor allem über die Rolle von KI in der Mathematik.

00:01:03: Und damit willkommen zum Umdenken zu einer neuen Podcast-Folge der Universität Münster.

00:01:08: Schön dass Sie auch heute dabei sind!

00:01:10: Mein Name ist Norbert Rovers ich bin Pressesprecher der Universitäten Münster.

00:01:15: Worum geht es aktuell eigentlich konkret?

00:01:17: Ich versuche mich mal an eine Darstellung, es handelt sich um das sogenannte Navier Stokes Problem.

00:01:23: Ein Beispiel dafür!

00:01:24: Wenn Ingenieure oder ein neues Auto- oder Flugzeug entwerfen hilft Ihnen kräftiger Gegenwind.

00:01:30: In Strömungskanälen vermessen Sie wie aerodynamisch Ihr Modell ist.

00:01:35: Möchten sie verbessern wie die Luft um das Fahr- oder Flugzeug strömt?

00:01:38: grafen Sie auf ein spezielles mathematisches Formelweg zurück Die Navier stokes Gleichfunk mit dem man beispielsweise beschreiben kann wie sich Gase und Flüssigkeiten ausbreiten, wie sich Luft bewegt, Wasser oder Öl durch einen Rohr fließt oder sich hoch- und tuft-Tiefdruckgebiete auf das Wetter auswägen.

00:01:58: Bei der jetzt heißt diskutierten Lösung haben Berichten zufolge rund zehntausend KI-Agenten achtundachtzig Stunden lang an der Lösung gearbeitet und dabei fast drei Millionen Nachrichten ausgetauscht.

00:02:10: Nach einem Bericht der BBC belaufen sich die Kosten für die rechen Ressourcen auf etwa zehn Millionen Dollar.

00:02:16: Parallel dazu tauchen erste Gerüchte auf und nach OpenAI Daten anderer Forscher genutzt haben soll, was OpenAI allerdings kategorisch zurückweist.

00:02:26: Fest steht es gibt einiges zu besprechen und ich freue mich sehr über meinen heutigen Gast der erfreulicherweise sehr spontan zugesagt hat.

00:02:34: Wer ist mein Gast?

00:02:35: Prof.

00:02:35: Dr.

00:02:35: Christian Seis hat von zwei Tausend Zwo bis zwo Tausends Acht Mathematik in Essen-Strasburg und Bonn studiert.

00:02:43: Von dort aus wechselte er Zwanzig C nach Leipzig, wo er auch ein Jahr später promovierte.

00:02:49: Es folgten drei Jahre im kanadischen Toronto, bevor er nach Bonn zurückkehrt und von dort aus – zw.

00:02:55: siebzehn – einen Ruf auf eine Professur für angewandte Mathematik im Institut für Analysis und Numerik der Universität Münsterannahmen.

00:03:03: Christian Seiß spezialisiert auf Analysis- und partielle Differenzalgleichung.

00:03:08: besonders interessieren ihn Probleme aus der Fluiddynamik von Wirbeldynamik und Mischungsprozessen bis hin zu freien Randwertproblemen und singulären Grenzwerten.

00:03:19: Super, dass Sie sich heute Zeit für uns nämlich heiß hier sehr herzlich willkommen, Christian Seiß!

00:03:25: Ja vielen Dank, dass ich da sein darf

00:03:27: Herr Seiß.

00:03:27: die vielleicht wichtigste Frage in der Sache ist natürlich Halten auch sie nach bisherigem Kenntnisstand dieses Millennial Problems für gelöst?

00:03:36: Zumindest einer ihre Kollegen Joachim Escher von der Universität Münster hat das zumindest öffentlich so gesagt.

00:03:42: Was meinen Sie dazu?

00:03:43: Ist es gelöst?

00:03:45: Also ich würde mich nicht trauen zu dem jetztigen Zeitpunkt ein Statement oder eine Vermutung dazu abzugeben, ob es gelöst ist oder nicht.

00:03:53: Das sind über hundertsechzig Seiten mathematischer Beweise.

00:03:57: da braucht man einige Zeit um das ordentlich zu verstehen durchzukauen und da kann man eigentlich noch keine... Aussage drüber treffen, ob das klappen kann oder ob das richtig ist.

00:04:10: Muss man sich das dann so vorstellen aus auch sie sich jetzt seit gestern oder vorgestern über diese hundertsechzig Seitenbeugen und versuchen das nachzuvollziehen?

00:04:18: Oder sagen Sie zum Beispiel mein Gott es wird schon interne aber prüfen und dann hören wir irgendwann ob stimmt oder nicht.

00:04:24: Also dieser Prozess wird natürlich stattfinden.

00:04:26: die interne Prüfung Ich persönlich habe mir die Arbeit angeguckt und hab versucht erst einmal zu verstehen wie diese Konstruktion funktioniert, was da eigentlich gemacht wurde.

00:04:39: Ich habe das auch natürlich anhand der existierenden Ideen die bereits in der Literatur zur Verfügung stand versucht zu verstehen und Vergleiche zu finden.

00:04:52: aber eine detaillierte Prüfung ist noch gar nicht möglich.

00:04:57: Ich überlege ob ich das vielleicht im nächsten Semester mit meinen Doktoranten mal durchgehe Aber auch das würde natürlich einige Wochen in Anspruch

00:05:07: sein.

00:05:08: Haben Sie sich mit dem Phänomen, was ich ja so ein bisschen versucht habe zu überschreiben eigentlich selber schon mal beschäftigt und sagen dass Millenium-Problem an und für sich die sogenannte Navy Stokes, ich hoffe ich spreche das richtig aus ist mir sehr wohl vertraut und ich habe mich damit auch schon einmal beschäftigt?

00:05:25: Ja also das ist natürlich ein Problem was man sehr sehr früh schon während der Promotion wenn man sich mit Flütenamik befasst kennenlernt.

00:05:33: Ich weiß gar nicht, ob ich noch Dr.

00:05:36: Rand war oder damals noch Student als eine Vollesungsreihe in Bonn gehalten wurde und der Dozent dann auch die eine Million Dollar ausbuchstabiert hat sozusagen also alle sechs Nullen an die Tafel geschrieben hat um deutlich zu machen was es hier geht.

00:05:55: Und seitdem ist das Problem natürlich da.

00:05:57: Also man kennt es Man denkt immer mal wieder drüber nach aber es ist nicht so, dass ich mich jemals ernsthaft damit beschäftigt hätte zu versuchen das Problem zu lösen.

00:06:07: Ich stelle mir das auch so vor und korrigieren Sie mich also als wenn man sich so einem solchen...ich nenne es jetzt mal Jahrhundertproblem mit, da kann man sich doch fast mit nichts anderem mehr beschäftigen oder?

00:06:17: Da muss man sich toch permanent vielleicht vierundzwanzig sieben ungefähr mit diesem Phänomen mal beschäftigen, oder?

00:06:25: Ja, also es ist ja auch lange nicht gar nicht klar geworden in welche Richtung es eigentlich geht.

00:06:29: Als ich angefangen habe zu promovieren war ich eigentlich noch der festen Überzeugung das ist dieses Blow-up diese Singularität die man jetzt gefunden hat dass sie gar nicht geben würde sondern ich hatte eigentlich immer eine gewisse Schönheit ästhetik der Gleichigung geglaubt die ich auch immer noch sehe.

00:06:45: so ist es nicht aber aber ich hatte halt immer vermutet oder zumindest als junger Doktorant und das ist zu diesem Gegenbeispiel was jetzt vermeintlich konstruiert wurde, gar nicht kommen würde.

00:06:56: Halten Sie denn diese Millenio-Probleme grundsätzlich?

00:06:59: Das habe ich mich auch gefragt.

00:07:00: ist das eine Spielerei bitte verzeihen sie mir diesen Ausdruck in der Mathematik?

00:07:04: oder sind das wirklich sehr grundsätzliche Probleme wo es sich lohnt dass die mathematische Welt darüber nachdenkt damit sie endlich gelöst werden?

00:07:11: oder ist das so ein Gag so eine Million Dollar und so?

00:07:14: das klingt ja erst mal so ein bisschen spaßig aber vielleicht beworben sich das auch komplett anders.

00:07:21: also Also diese Millennium-Probleme sind natürlich sieben Probleme, die man im Jahr zweitausend identifiziert hat vom Kleinstitut und die als besonders schwer betrachtet wurden.

00:07:38: Allerdings auch als besonders lohnenswert wenn sie denn gelöst wurden Sie wichtige Fragen beantworten würden und weil man sich natürlich auch einen großen mathematischen Erkenntnisgewinn versprochen hat.

00:07:51: Das heißt, es ist eben nicht eine Spielerei wie ich es gerade mal etwas lapidar gesagt habe sondern auch sie als Profi-Mathematiker sagen nein das sind schon grundlegende Probleme die es sich lohnt zu lösen.

00:08:01: Es sind unglaublich schwere Probleme.

00:08:03: das zeigt sicher jetzt auch zum Beispiel an diesen immensen Rechenleistungen die OpenAI benutzt hat um das Problem zu lösen.

00:08:11: Es zeigt sich aber vielleicht auch darin, dass ein Problem es in diese Millennium-Probleme geschafft hat die riemannische Vermutung, die bereits im Jahr nineteenhundert von Hilbert als eines der wichtigsten Probleme identifiziert wurde.

00:08:27: Hilbert hat damals auf einem internationalen Mathematikkongress dreiundzwanzig Probleme identisiert und die riemanische Vermotung ist halt heute auch noch nicht bewiesen.

00:08:37: Ich

00:08:38: tue mich zumindest schwer und vielleicht gelingt es Ihnen, Herr Seiß mal unseren Zuhörern zu versuchen klarzumachen.

00:08:45: Wenn dieses Problem jetzt gelöst ist – ich sage das auch sehr salopp – was hat die Menschheit davon?

00:08:51: Können wir dann zum Beispiel Flugzeuge besser bauen?

00:08:53: Ist die Aerodynamik von Autos dann optimal?

00:08:56: endlich oder gibt es irgendein Beispiel wo Sie sagen damit ist hoffentlich allen klar dass es sich lohnt dieses Problem zu lösen?

00:09:04: Also jetzt muss man sich natürlich auch erst mal damit befassen, eigentlich was es denn heißt dass das Problem gelöst ist.

00:09:11: Vielleicht kommen wir zu dieser mathematischen Frage gleich noch Denn Es war eigentlich immer die frage ob eine ob diese Ob die Gleichung der Naviesturksgleichung gewisse Eigenschaften erfüllt oder ob sie die nicht erfüllt.

00:09:26: und Das hat sich halt jetzt das negative herausgestellt.

00:09:29: also Es gibt eine negative Antwort auf die eigentliche Frage.

00:09:35: Und letztlich handelt es sich hierbei um Grundlagenforschung, also sie hatten ja angefangen in der Moderation über den Windkanal zu reden, vielleicht auch über Computersubminationen, die gemacht werden, um solche großen aufwendigen Experimente zu ersetzen – das wird immer noch funktionieren!

00:09:57: Die Gleichungen sind sehr etabliert.

00:10:01: Die Frage wäre jetzt vielleicht, was bedeutet es eigentlich?

00:10:04: Was man da gefunden hat.

00:10:07: Und ich glaube es geht dahin zu sagen dass das Modell für gewisse sehr kleine Skalen vielleicht nicht mehr akkurat genug ist.

00:10:15: Okay aber es ist keine Revolution in der Strömungstechnik oder so zu erwarten.

00:10:22: Oder ist das ohnehin etwas vereinfacht?

00:10:25: nur gedacht von mir?

00:10:27: Also das glaube ich eigentlich nicht, weil wir anhand dieses Modells zum Beispiel in Simulation sehr gut in der Lage sind vorhersagen zu treffen.

00:10:38: Die Navisturksgleichung beschreiben die Strömung von jeglichem Fluid also von Gasen wenn sie hinreichend Viskus sind oder als Viskuss betrachtet werden können und Flüssigkeiten überall benutzt in Simulationen, in der Wettervorhersage und Klimaforschung.

00:10:58: Und ich würde sagen, dass unsere Prognosen, die da getroffen werden können schon sehr akkurat sind.

00:11:03: Das heißt also diese Singularitäten, die man jetzt gefunden hat, die verorte ich eher auf der akademischen Seite, auf der Ebene der Grundlagenforschung – die geben uns ein Verständnis über diese Gleichung aber sie sind wahrscheinlich physikalisch nicht wirklich relevant!

00:11:20: Könnt sich noch daran erinnern, sondern nicht so lange her erst ein paar Tage.

00:11:23: Was Sie als Erstes gedacht haben, wenn sie davon gehört oder gelesen haben?

00:11:26: War Ihr Erster Gedanke endlich ist das Problem gelöst?

00:11:30: Oder war Ihr Erste Gedankel mein Gott die KI hat es geschafft und kein Mensch.

00:11:37: Also war das eher der Schock darüber, dass die KI das nun erledigt hat?

00:11:40: oder war die Freude darüber, was das Problem gelöst ist bei ihnen vorrangig?

00:11:44: Ja ich glaube es ist eher so ein bisschen dieser Enttäuschung.

00:11:48: Dass momentan sehr viele Probleme an die KI fallen verbunden natürlich auch mit diesem enormen Aufwand den da getrieben wird.

00:12:03: Es gibt ja um diese Lösung auch noch eine Kontroverse, da werden wir wahrscheinlich gleich nochmal darüber sprechen.

00:12:11: Die so ein bisschen aufzeigt was wirklich auf rechnerischer Seite notwendig ist, um diese Lösungen zu finden.

00:12:26: Und ich habe so ein bisschen das Gefühl, dass wir von dem eigentlichen was wir als Mathematiker machen wollen.

00:12:37: Wir wollen Erkenntnisse finden und die Mathematik verstehen.

00:12:44: Davon entfernen wir uns wenn wir uns in diese Schiene geben, dass mit viel Rechenpower Antworten auf Probleme finden für die wir vielleicht länger gebraucht hätten, aber gleichzeitig auf der Erkenntnisseite verlieren.

00:13:05: Aber ja das verstehe ich natürlich.

00:13:08: Ich habe so ein bisschen eine Einwirkung, dass ich gerne sage, es kratzt um Selbstverständnis der Mathematik und auch der Mathematiker.

00:13:14: Großes Verständnis dafür.

00:13:15: Punkt!

00:13:17: Haben Sie auch Verständnisse dafür?

00:13:18: Dass ich zum Beispiel sage, mein Gott, das ist ein Riesenproblem Und das ist jetzt gelöst.

00:13:24: Das sollte doch im Vordergrund stehen?

00:13:27: Ja, natürlich!

00:13:28: Das ist natürlich absolut der Fall.

00:13:32: Diese Frage, die seit Jahrzehnten auf dem Tisch ist beantwortet...

00:13:38: Ja, das ist erstmal ein Fortschritt,

00:13:39: ne?!

00:13:39: Das ist ein riesiger Fortsschritt und es ist auch unglaublich interessant wie diese Konstruktionen.

00:13:43: Also ich habe das Paper nur mal überflogen, wie das geschafft wurde.

00:13:49: Es ist eine sehr komplexe Konstruktionen, die auf so gesehen relativ einfachen Ideen basiert.

00:13:58: Aber glaube ich in ihrer Komplexität ohne KI auch so schnell gar nicht möglich gewesen wäre.

00:14:05: Vielleicht wäre es ein Lebenswerk geworden um das wirklich dieser Arbeit als Mensch zu erledigen?

00:14:12: Ich habe's angedeutet und Sie haben es gerade auch angedeutet.

00:14:15: Es rankten sich so ein paar Gerüchte um die Lösung dass da Daten missbräuchlich verwendet wurden

00:14:20: usw.,

00:14:21: was wie gesagt OpenAI zurückweist.

00:14:24: Ist das noch ein Schatten, der auf dieser vermeintlichen oder tatsächlichen Lösung liest?

00:14:28: Oder würden Sie sagen, nee, das ist jetzt nur ein Randaspekt?

00:14:33: Ja also das ist natürlich eine Diskussion die stattfindet, die sicherlich auch nicht unerheblich ist weil wir heutzutage ja alle in künstliche Intelligenz benutzen.

00:14:48: Wir gehen in den Austausch, wir holen uns Ideen.

00:14:51: Wir versuchen gewisse kleinere Aufgaben vielleicht auch von der Maschine lösen zu lassen so dass wir uns auf andere Strategien vielleicht konzentrieren können.

00:15:06: aber jetzt steht natürlich ein bisschen im Raum wenn wir der KI unsere Ideen anvertrauen was passiert dann damit?

00:15:16: Also das steht ein großes Fragezeichen dahinter.

00:15:20: Haben Sie den Eindruck, dass die Mathematik jetzt gerade in Aufruhr ist anhand dieses Beispiels?

00:15:30: Und ein Entselbszweifelgerät.

00:15:32: Ich würde es nicht überhöhlen, aber ich will sie zumindest mal in einer Frage ins Selbstzweife gerät und sagt, mein Gott unser ganzer Berufsstand steht hier gerade auf dem Spiel.

00:15:40: Offensichtlich kann die KI in achtundachtzig Stunden was einen einzelnen Mensch oder ein Team vielleicht nicht das ganze Leben überschaften.

00:15:47: Das rüttelt an den Grundfesten unserer Zumpf.

00:15:52: Ja also absolut ist beschäftigt uns.

00:15:59: Es ist die Frage wirklich, die momentan diskutiert wird in welche Richtung wir als Mathematiker und Forscher gehen wollen.

00:16:08: Geht es nur noch darum möglichst schnell Forschungsergebnisse zu erzielen?

00:16:15: Die Flagge einzurammen zu sagen das habe ich besetzt.

00:16:17: Das ist unser, das haben wir gezeigt.

00:16:20: Das sollte eigentlich nicht sein.

00:16:21: Das habe ich schon mal angedeutet.

00:16:22: Eigentlich sollte es in der Mathematik darum gehen Verständnis zu entwickeln.

00:16:31: Wenn das alles fällt, dann haben wir verlieren wir letzten Endes unter dem Strich mehr.

00:16:39: Terry Tao einer der bekanntesten Mathematiker hat Jungs in einem Post auf Social Media noch gesagt eigentlich müssten wir wieder mehr Kind sein oder das Kind sein.

00:16:51: sollten wir nicht verlieren.

00:16:52: diese Neugier die wir als Forscher haben

00:16:56: Betrifft das eigentlich, vielleicht können Sie uns das mal im Kurz-Erklären, dass das was da jetzt gerade passiert mit KI und Mathe.

00:17:02: Und das ist ja nur ein Milleniumproblem.

00:17:04: Das Fach grundsätzlich oder gibt es auch bestimmte Fachgebiete oder Teilgebiete in der Mathematik die von stärker betroffen sind zum Beispiel ihre Fachgebieten, die Analyse ist und partielle Differenzialabgleichung?

00:17:16: Ist das anders als in der Geometrie?

00:17:18: oder würden sie sagen nein, nein!

00:17:19: Die Mathe an und für sich ist gerade in Aufruhe.

00:17:22: Ich glaube, das geht quer durch alle Mathematischen Disziplinen.

00:17:29: Die Probleme, die momentan oder bislang durch die KI gelöst werden, gehen auch durch das ganze Spektrum.

00:17:37: Ich glaube es – die ersten Resultate waren vielleicht eher auf kombinatorischer Ebene aber dieser Beweis zeigt dass auch die Analyses sprich kontinuierliche Modelle mittlerweile gelöst wird.

00:17:50: können

00:17:51: Diese Aufruhe, so würde ich zumindest mal formulieren oder die Unsicherheit gerade in ihrer Branche.

00:17:58: Ist das seit einigen Tagen so?

00:18:00: Oder ist es schon seit geraumer Zeit so denn?

00:18:03: Ich habe einmal das künstliche Intelligenz unser aller Leben gerade umdreht und revolutioniert.

00:18:08: Kennen wir aus dem Journalismus, kennen wir aus der Medizin, kennen von überall her.

00:18:11: Das dürfte die Mathematik doch schon länger beschäftigen, oder?

00:18:15: Ja aber die Entwicklung in den letzten Wochen, Monaten, die ist immens!

00:18:20: Also die Artikel, die auf unseren Online-Plattformen erscheinen in denen länger offene Probleme gelöst werden sind erheblich sehr viele.

00:18:33: Und zudem kommt eine neue Problematik wie ich finde hinzu das mittlerweile... Ich sag jetzt mal mathematische Line, also Personen die eigentlich sich gar nicht mit der Forschungsfrage beschäftigt haben auf einmal Probleme lösen können indem sie die richtigen Prompt setzen.

00:18:51: Und es gibt Probleme mit denen ich mich lange beschäftigt habe wo man durch viele in viele Sackgassen reingeht immer wieder neue Sachen ausprobiert mit Kollegen spricht die ähnliche Erfahrung macht und man macht Fortschritte vielleicht nicht direkt bei den Problemen, sondern bei Benachbarten.

00:19:12: Und auf einmal hört man dass solche Probleme dann auch von der KI beantwortet werden kann ohne das Leute sich jemals damit befasst haben.

00:19:23: Das halte ich in gewisser Weise für ein Verlust.

00:19:27: Ja, das verstehe ich.

00:19:27: Ich reite da jetzt ein bisschen drauf rum zu gegebenermaßen.

00:19:31: Sie kommen natürlich immer von der Ecke der Mathematik und sagen, dass es einen Verluste Erkenntnis gewinnen oder sich an Menschen damit beschäftigt.

00:19:38: Oder würden sie sagen, wir können es eh nicht aufhalten.

00:19:40: Die KI wird auch die Mathematik weiter revolutionieren und wir müssen uns vielleicht diesem Thema ganz anders stellen und fragen was können wir als Menschen neben der KI noch in der Mathematika zusätzlich leisten?

00:19:51: Ich will zu einer anderen Frage gießen.

00:19:54: Glauben Sie das KI von dem, was wir in den letzten Tagen erlebt haben oder Sie vor allem erlebt haben jetzt das Fach grundsätzlich verändert?

00:20:02: Also dass ist mit Sicherheit jetzt zur Demetzungshaltung schon zu beobachten diese Veränderung, diese grundsätzlich Veränderungen.

00:20:09: Aber es finden auch Diskussionen statt wie man dem vielleicht begegnen kann.

00:20:16: aber das ist dieser Entwicklung überschlagen sich ja gerade also wohin das geht wo wir in einem halben Jahr stehen.

00:20:29: Das ist, glaube ich, momentan überhaupt nicht abschadet.

00:20:31: Schade,

00:20:31: das wollte ich Sie eigentlich am Schluss noch fragen, wo wir dann in fünf oder sieben Jahren oder von mir aus auch in halbem Jahr?

00:20:36: Aber dann überlege ich mir für den Schluss eine andere Frage.

00:20:39: Ich will da auch was anderes hinaus.

00:20:41: Herr Seiß hier am Zwischenweg zumindest mal angedeutet, dass ja eine enorme Rechenleistung auch dahinter steht.

00:20:46: Ich habe das ja auch schon glaube ich gesagt.

00:20:49: insgesamt mehrere Millionen Dollar soll das Ganze gekostet haben.

00:20:52: Zehntausend KI-Agenten, achtundachtzig Stunden lang gerechnet, insgesamt drei Millionen Nachrichten ausgetauscht.

00:20:59: Sehen Sie das auch kritisch.

00:21:00: oder würden Sie sagen, naja gut.

00:21:02: Das ist jetzt nochmal der Preis dafür.

00:21:04: aber das ist ja nun eine fantastische Leistung auch Dass das so schnell geht.

00:21:09: Achtundachtzig Stunden ist ja nur vergleichsweise zackig.

00:21:13: Ja von dem Geld hätte man wahrscheinlich einige Postdocs und Doktoranden ein.

00:21:18: Wir Mathematiker rüben uns ja eigentlich immer dafür dass wir nur Papier- und Bleistift brauchen.

00:21:23: Aber sehen sie diese Rechenleistungen kritisch?

00:21:27: Leichten Bewunderungs.

00:21:30: Eine leichte Bewunderung?

00:21:32: Nee, ich finde schon, dass das eine ethische Frage ist wenn so viel Geld für eine solche Rechnung ausgegeben wird.

00:21:42: Ich mein ... Das Gefühl was einen beschleicht auch wenn man diese Auseinandersetzung jetzt gerade um diese Navisturksproblematik sieht.

00:21:53: Das Gefühl ist doch, dass es hier auch um Prestige geht.

00:21:57: Wer schafft es oder welche KI-Schaft ist dieses Problem als erstes zu lösen?

00:22:01: Ich glaube, das war ja auch... Also das finde ich eigentlich an dieser Auseinandersetzung.

00:22:05: An dieser Kontroverse noch eigentlich viel interessanter Denn es gab ja schon Mathematiker Tristan Buckmaster aus New York und der die Sache mit Enthropic vorangetrieben hat Und scheinbar einem Lösungsansatz war Ein bisschen salopp gesprochen, OpenAA jetzt reingegragedt hat.

00:22:27: Obwohl sie sich vorher halt nicht damit befasst hatten und einfach die größere Rechenpower scheinbar jetzt investiert haben.

00:22:35: Also das ist dann auch schon eine Frage in dem Falle von guter wissenschaftlicher Praxis.

00:22:43: Ja verstehe ich.

00:22:44: Nutzen Sie denn grundsätzlich KI auch in Ihrer Lehrveranstaltung?

00:22:49: In Ihrer Forschung?

00:22:50: oder ist das für Sie ein Tabu?

00:22:51: Weil Sie sagen, nein, ein Stiftzettel und mein Brain.

00:22:55: Das reicht?

00:22:57: Nee also das wäre ja ungefähr so wenn man jetzt sich völlig dem verschließen würde als wenn man sagen würde ich geh in die Bibliothek und ich benutze keine Google-Recherchen um Artikel zu finden oder so.

00:23:09: Nein natürlich!

00:23:10: Also wir... Ich glaube die Mehrheit von uns Forschern nutzt KI wie gesagt als Sparringpartner.

00:23:22: Ich würde sagen, man hat vielleicht gewisse Ideen und möchte auch mal eine Gleichung machen lassen.

00:23:29: Vielleicht sucht man nach gewissen Strukturen aber es ist bislang noch nicht so vorgekommen dass ich gesagt die KI gefragt habe dass mir mal ein gewisses Problem gelöst wird.

00:23:45: Denn das könnte ich mir vorstellen, dass juckt einen doch, dass man sagt, ich komme an der Stelle nicht weiter und lass mir helfen!

00:23:51: Aber da fängt für sie – wenn ich sie richtig verstehe, korrigieren Sie mich gerne – als ein ethisches Problem auch an oder ein auch zumpftmäßiges als Mathematiker an und für sich nein, das löse ich selber?

00:24:02: Ja ja, das ist es vielleicht nicht alleine.

00:24:05: Es ist die bisherige Erfahrung die KI zumindest in der Nicht-Proversion immer noch sehr fehleranfällig war.

00:24:18: Aber es geht halt auch um das Verständnis dieses Rechenweges, also wenn ich mich nur auf das Ergebnis fokussiere und sage okay ich möchte eine gewisse Sache beweisen und mir wird der Beweis nach ein paar Stunden Rechnung ausgespuckt dann Dann habe ich diesen Erkenntnis gewinnen erstmal gar nicht.

00:24:41: Wenn mir jemand eine Arbeit vorrechnet, dann verstehe ich sicherlich nur halb davon wie wenn ich die selber entwickelt habe.

00:24:48: und letztlich ist da das Ziel was uns umtreibt.

00:24:52: Rechnen Sie damit dass Open AI oder andere Unternehmen ihre KI jetzt auf die anderen Millennium Probleme in der Anfangstrichen ansetzen?

00:24:59: Das ist nur eine Frage der Zeit bis die sechs Anderen gelöst sind.

00:25:05: Ja, also

00:25:07: das liegt ja jetzt nahe.

00:25:08: Dass man als Unternehmen sagt, ich habe mal ein Problem gelöst und wir lösen die anderen sechs gleich auch?

00:25:13: Genau!

00:25:14: Das kann ich mir sehr gut vorstellen.

00:25:15: Ich weiß nicht warum das Naviestox-Problem war, was oben erreise ich jetzt vor.

00:25:23: Vielleicht eben... So wird es ja auch geschrieben, weil sie merken okay diese konkurrierende Gruppe um Tristan Buckmaster ist nahe an der Lösung.

00:25:33: Natürlich auch AI benutzen.

00:25:35: Es

00:25:37: ist jetzt Spekulation natürlich?

00:25:39: Genau das weiß ich natürlich.

00:25:40: Aber ja es ist irgendwie naheliegend.

00:25:42: aber das ist jetzt auch nur meine Interpretation.

00:25:44: Das mag ganz anders sein.

00:25:46: Welche Haltung nehmen Sie eigentlich von Ihren Studierenden und auch Kollegen wahr was KI betrifft?

00:25:51: Ist das auch sehr unterschiedlich Oder gibt es da eine vergleichsweise homogene Einstellung gegenüber der Rolle von KI in der Mathematik?

00:26:00: Na ja, gut.

00:26:02: Wenn wir jetzt natürlich zum Vorlesungsbetrieb kommen zu dem Umgang mit den Studierenden dann wäre die erste Frage wie wird eigentlich KI benutzt?

00:26:17: und in der Matematik ist es üblich dass wir den Studenten Übungssettel geben die sie lösen und an denen, die sie natürlich selber ihre mathematisches Verständnis entwickeln.

00:26:34: Es ist problematisch natürlich wenn ich das einfach nur noch abgebe denn auch da gilt ja das gleiche.

00:26:40: also wenn ich mir nur die Lösung die KI erzeugt anschaue lerne ich nun Bruchteil dessen was ich lernen würde wenn nicht mehr das Problem selber

00:26:51: an

00:26:51: eignet.

00:26:52: Das gilt sicherlich für viele andere Fächer auf.

00:26:54: Ich hatte hier auch schon in einem Gesprächspartner aus den Geisteswissenschaften sitzen, der KI zum Beispiel zur Textrekonstruktion oder in der Medizin um bestimmte Herausforderungen war natürlich ganz euphorisch im Sinne von die KI kann uns helfen da können wir endlich mal einen Fortschritt erzielen.

00:27:11: also man merkt auch eine sehr unterschiedliche Haltung zu diesem Werkzeug verständlicherweise.

00:27:17: Also ich möchte ja gar nicht sagen oder missverstanden werden, dass sich jetzt der ganzen Sache sehr kritisch gegenüberstehe.

00:27:25: Ich glaube die KI kann hier Fluch und Segen sein.

00:27:30: Der Segen ist sicherlich die Unterstützung, die wir erhalten können wie ich gerade schon gesagt habe vielleicht Muster zu erkennen in unserer Forschung, in gewissen Problemen.

00:27:43: Aber die große Gefahr, die ich sehe ist dass wir unsere eigentliche Kompetenz abgeben und das Problem lösen.

00:27:56: Die Erkenntnisentwicklung aber auch das Vernetzen mit Kollegen wie viel Artikel entstehen indem wir mit Kollegen zusammenarbeiten und diskutieren.

00:28:09: Ich habe eine gewisse Sorge und ich weiß, dass sie von Kollegen geteilt wird.

00:28:14: Dass genau das auch leiden würde wenn wir uns zu sehr der KI überantworten.

00:28:21: Ich will es trotzdem mal am Schluss versuchen... ...wenn Sie jetzt mal in der Zeit X nach vorne blicken.

00:28:28: Denn halbes Jahr hat ein ganzes Jahr unter dem Eindruck der letzten Tage die offensichtlich die mathematische Welt einigermaßen erschüttert haben.

00:28:37: Was glauben Sie, wie ist an dieser Stelle die Rolle von KI?

00:28:39: Die Rolle von Mathematik.

00:28:42: Auch in diesem Fach weitergeht.

00:28:44: Zeichnet sich da schon irgendetwas ab oder wagen sie eine Prognose?

00:28:52: Ja ich weiß es nicht!

00:28:55: Ich habe eine gewisse Befürchtung dass das

00:29:02: für uns

00:29:02: zu leicht wird Probleme durch die KI ... lösen zu lassen und wir letztlich nur noch in der Verifikation von diesen Ergebnissen... ... uns üben.

00:29:15: Das ist so ein bisschen diese Befürchtung, die ich gerade habe,... ... einhergehend mit dem Verlust glaube ich für uns als Community,... ... mit unserem Forschungsalltag.

00:29:29: was bedeutet das für Doktoranden?

00:29:31: Was bedeutet das für junge Wissenschaftler?

00:29:34: Wie können sie eigentlich mathematische Anerkennung gewinnen, vielleicht für das was sie in der Lage zu leisten.

00:29:42: Das ist für mich gerade nicht klar, wie das in wenigen Jahren aussieht.

00:29:46: Allerletzte Frage Herr Seiß, was ich mich auch gefragt habe diese Hundertsechzechzig Seiten auf denen das Ergebnis notiert ist, ist ja nun von der KI erstellt worden.

00:29:55: Das können Sie aber auch als Mensch überprüfen.

00:29:58: oder braucht man dafür auch wieder irgendein Instrumentarium?

00:30:01: Oder würden sie sagen mit ein bisschen Zeit vielleicht sogar ein bisschen mehr Zeit kann man auch diese Hundertechzechsigseiten studieren, überprüfen und nachher für gut oder schlecht befinden.

00:30:12: Das geht?

00:30:13: Ja das geht in der Tat.

00:30:17: Genau das ist natürlich so gesehen unser tägliches Brot.

00:30:19: wir lesen ja immer Artikel von Kollegen in unserem Spezialgebiet was uns interessiert vielleicht auch mal darüber hinaus.

00:30:29: also das wird auch weiterhin gehen wenn die Artikel gut aufgeschrieben sind und den Eindruck hatte ich in der tat dass dieser Arbeit vernünftig aufgeschrieben ist, zumindest was die Didaktik oder Methodik angeht.

00:30:47: Genau!

00:30:49: Das wird weiterhin möglich sein.

00:30:51: Ja meine sehr geehrten Damen und Herren das war ein Pauchenschlag in den vergangenen Tagen eines der sieben mathematischen Jahrhundertproblems gelöst allerdings nicht von einem Menschen sondern von künstlicher Intelligenz, von einer Maschine konkret.

00:31:06: Wir haben heute mit Christian Seiß darüber gesprochen wie das in der mathematischen Welt ankommt.

00:31:12: ich höre einerseits eine gewisse Form der Bewunderung heraus und auch endlich ist das Problem gelöst.

00:31:17: Einstellung auf der anderen Seite große Sorge auch und Befürchtungen dass die Mathematik jetzt Gefahr läuft gewisse Kennkompetenzen abzugeben und vielleicht in Zukunft nur noch dafür da ist bestimmte Probleme oder Problemlösungen zu verifizieren.

00:31:33: Es fällt uns allen schwer, vor allem Herrn Seiß auch einen Blick in die Zukunft zu richten.

00:31:36: wie es jetzt weitergeht das müssen wir alle abwarten aber es war auf jeden Fall heute ein sehr eindrucksvolles und interessantes Gespräch.

00:31:43: ich danke Ihnen sehr dass Sie sich dafür Zeit genommen

00:31:45: haben Vielen Dank.