Для выполнения рутинных задач люди всё чаще используют машины. К тому же искусственный интеллект осваивает всё больше навыков, присущих людям творческих профессий. В социальных сетях публикуются удивительные произведения искусственного интеллекта, а по всему миру проходят выставки картин, созданных нейросетями. Логотипом или рекламным слоганом за авторством искусственного интеллекта сегодня никого не удивишь. Грозит ли теперь безработица художникам, дизайнерам, композиторам и писателям? Смогут ли нейросети победить человеческий талант и гений, или профессия промт-инженера станет ещё более востребованной? Претендует ли искусственный интеллект на доминирующую роль в искусстве? Или уникальность творчества останется прерогативой человека?

Кажется, что искусственный интеллект и нейросети — прикладная область, в которой время теоретических расчётов уже прошло. Однако, и сегодня различные математические концепции используются для улучшения, анализа и понимания алгоритмов искусственного интеллекта. Геометрия, линейная алгебра, топология и даже теория редких событий уже нашли своё применение, но многое остается неисследованным. Теоретические основы искусственного интеллекта — большой вызов, для которого, возможно, потребуется новая математика. Но такая математика не может жить без физической интуиции и мышления, которые помогают в создании и развитии.

В окружающем мире много случайностей: распространение молекул запаха в комнате, движение частичек угля над парами этанола или пыльцы растений на поверхностью воды. Беспорядочное, или броуновское движение было открыто практически двести лет назад. Описать же его удалось почти век спустя, используя стохастические дифференциальные уравнения и уравнения в частных производных. Но может ли классическая физическая модель быть полезной для технологий искусственного интеллекта? Как модель диффузии микроскопических частиц может стать генеративной моделью, позволяющей получать изображения высочайшего качества?

Чат GPT написал курсовую, искусственный интеллект поставил диагноз и назначил лечение, а программы научились выдавать себя за людей, имитируя их внешность и голос. Пугающая фантастика, которая стала реальностью. Но уязвим ли сам искусственный интеллект? Можно ли заставить его ошибиться или он сам способен виртуозно обманывать разработчиков? Помогает ли такая игра в обман узнать больше о работе нейросетей и заглянуть внутрь их искусственного мозга? Как изучение их ошибок влияет на безопасность моделей – и как их избежать?