Aplikasi matematika lama yang dihidupkan kembali dengan agen coding modern dan aplikasi baru yang dibuat

 (terrytao.wordpress.com)
1 poin oleh GN⁺ 4 jam lalu | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Sekitar 24 applet matematika Java 1.0 yang tidak lagi didukung dipindahkan ke JavaScript dengan agen coding AI modern, dan bahkan alat visualisasi yang dulu tidak sempat diwujudkan kini berhasil diselesaikan
  • Applet lama dipulihkan hanya dalam beberapa jam, disertai peningkatan grafis seperti tampilan berwarna untuk himpunan Besicovitch serta implementasi ulang applet honeycomb yang dibuat bersama Allen Knutson pada 1999
  • Dalam proses porting, bug yang dibuat agen hanya 1 masalah kecil terkait penanganan drag, sementara di sisi lain agen menemukan 2 bug lama yang belum terdeteksi sehingga kualitas kode secara keseluruhan tetap berada di tingkat yang serupa
  • Gagasan “Inkscape untuk ruang Minkowski” yang ditinggalkan pada 1999 karena kompleksitas kini diwujudkan dalam beberapa jam vibe coding menjadi versi alfa aplikasi visualisasi relativitas khusus, dan visualisasi dugaan Gilbreath juga dibuat baru
  • Karena visualisasi pendukung bukan inti dari argumen matematis, risiko dampak bug pada kode buatan LLM relatif lebih rendah sehingga ke depan dapat dimanfaatkan sebagai materi pelengkap interaktif untuk makalah

Awal dan terhentinya applet Java 1.0

  • Sejak 1999, ada ketertarikan pada cara meneliti dan mengajar matematika dengan bantuan mesin, lalu mengembangkan berbagai applet dalam Java 1.0 untuk kuliah analisis kompleks dan aljabar linear
  • Applet digunakan bukan hanya untuk perkuliahan, tetapi juga untuk memvisualisasikan berbagai objek matematis seperti honeycomb dan himpunan Besicovitch
  • Meskipun ada sejumlah hasil, pemrograman manual memakan banyak waktu, dan ketika standar web tidak lagi mendukung versi Java tersebut, applet-applet itu pun berhenti berfungsi

Porting ke JavaScript dengan bantuan AI

  • Sambil memindahkan halaman web dan data blog lama ke repositori yang lebih mudah dipelihara, digunakan pula dukungan AI modern
  • Sebagai percobaan, agen diminta memindahkan applet lama ke bahasa yang masih didukung saat ini, dan pada akhirnya dipilih JavaScript
  • Sekitar 24 applet lama kembali berjalan hanya dalam beberapa jam, dan sebagian grafisnya juga ditingkatkan

Bug baru dan penemuan kesalahan pada kode lama

  • Agen coding berbasis LLM memang dapat membuat bug yang jelas maupun halus, tetapi dalam porting kali ini masalah baru yang ditemukan hanya 1 bug kecil
    • Pada salah satu applet analisis kompleks, muncul perilaku yang tidak diinginkan saat drag dilakukan ke luar area utama
  • Sebaliknya, agen juga menemukan 2 bug lama yang tersembunyi di kode sebelumnya; jika dihitung bersama, kualitas kode keseluruhan berada di tingkat yang kurang lebih sama
  • Applet-applet ini adalah materi visual pendukung, bukan komponen inti dari argumen matematis, sehingga meskipun bug terjadi, risikonya relatif lebih rendah

Alat relativitas khusus yang ditinggalkan pada 1999

  • Karena porting aplikasi lama berjalan tanpa banyak kesulitan, pembuatan aplikasi baru juga ikut dicoba
  • Pada 1999, pernah ada gagasan alat visualisasi relativitas khusus seperti “Inkscape untuk ruang Minkowski”, tetapi saat itu Inkscape sendiri bahkan belum dirilis
  • Penulisan kode Java sempat dimulai, tetapi proyek itu dihentikan karena kompleksitasnya terlalu sulit ditangani
  • Setelah beberapa jam vibe coding bersama agen AI, berhasil diwujudkan applet diagram ruang-waktu yang sesuai dengan gagasan saat itu
  • Ringkasan percakapan pembuatannya juga dipublikasikan, dan banyak laporan implementasi teknis yang berulang dihapus dalam proses penyuntingan
  • Saat ini aplikasi tersebut masih berupa versi alfa yang baru melalui sebagian play test; karena sifat kode buatan LLM, bug yang belum terselesaikan dan bagian yang masih kasar mungkin masih ada, sehingga diperlukan umpan balik tambahan

Visualisasi dugaan Gilbreath

  • Setelah menulis posting blog tentang makalah dugaan Gilbreath, agen juga diminta membuat alat visualisasi untuk dilampirkan pada makalah dan posting tersebut
  • Setelah beberapa jam percakapan, visualisasi dugaan Gilbreath berhasil diselesaikan
  • Transkrip percakapan proses pembuatannya juga dipublikasikan, dan pengembangannya berjalan tanpa kesulitan besar

Pemanfaatan sebagai materi pelengkap interaktif untuk makalah

  • Ke depan dipertimbangkan penambahan visualisasi interaktif sebagai materi pelengkap untuk makalah
  • Karena visualisasi semacam ini tidak esensial bagi bagian inti makalah, tingkat risiko akibat kesalahan masih dapat diterima meskipun dibuat melalui interaksi terpandu dengan agen LLM

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 4 jam lalu
Opini Hacker News

  • Membuat materi visualisasi dengan LLM telah sangat meningkatkan kelas ilmu komputer: https://htmx.org/essays/universities-and-ai/#demos-visualiza...
    Materi yang selalu diinginkan tetapi tidak sempat dibuat kini tersedia, dan dengan bantuan Claude, sebuah komputer 8-bit sederhana untuk melengkapi komputer edukasi 16-bit yang sudah ada juga berhasil dirancang hanya dalam beberapa hari: https://bdp.cs.montana.edu/

    • Mengimplementasikan fitur tambahan yang selalu diinginkan tetapi tidak ada waktunya adalah penggunaan LLM yang sangat baik. Khususnya kode visualisasi tidak perlu memiliki struktur sempurna atau mudah dirawat; yang penting menghasilkan hasil visual yang benar, dan LLM unggul dalam melakukan revisi berulang sampai tampilannya sesuai keinginan
    • Saat membaca makalah matematika, saya membuat visualisasi dengan LLM. Jika diminta “visualisasikan setiap bagian tulisan ini dengan manim dalam gaya video 3Blue1Brown”, hasilnya mengesankan
      Berkat itu, saya bisa mencerna isi lebih cepat dan membaca lebih banyak makalah daripada sebelumnya
    • Saya menghemat berjam-jam dengan menulis dan memperbaiki perintah serta parameter PIL menggunakan LLM
    • Melihat tulisan yang mengubah bobot penilaian https://acbart.github.io/2026/04/19/proctored-grades/, tampaknya kira-kira pembagiannya 50 banding 50. Kalau begitu, apakah artinya mahasiswa yang mendapat 40% di semua kuis pun bisa lulus mata kuliah dengan C-?
    • Dalam kelas mikrokontroler, dosen menjelaskan dengan menggambar sendiri register, memori, dan instruksi komputer 8-bit di papan tulis, dan memahami cara kerja internalnya terasa sangat menyenangkan
      Saya sempat berpikir alangkah baiknya jika lebih banyak hal yang diajarkan bisa disimulasikan. Pendidikan adalah proses memecah objek menjadi komponen-komponen dan mengamati interaksinya, jadi simulasi yang dibuat dengan vibe coding bisa menjadi alat yang sangat bagus

  • Jika Terry Tao membuat aplikasi dengan agen coding, maka kini tinggal selangkah lagi sampai peraih Fields Medal juga bertanya kepada LLM mengapa kontainer Docker tidak mau mulai seperti kita

    • Bahkan sebelum LLM, sudah ada peraih Fields Medal Martin Hairer yang membuat perangkat lunak profesional: https://en.wikipedia.org/wiki/Martin_Hairer, https://www.hairersoft.com/
    • Saya kira AI akan mengangkat semua orang ke level tertinggi, tetapi ternyata justru menurunkan orang-orang terbaik ke level yang bisa kita jangkau
    • Sebaliknya, saya menantikan hari ketika agen coding bertanya kepada Terry Tao apakah pembuktian yang hendak dikerjakannya layak mendapatkan Fields Medal

  • Terutama di luar bidang perangkat lunak tradisional, permintaan laten terhadap perangkat lunak pada dasarnya tak terbatas. Bahkan jika kemajuan LLM berhenti hari ini, butuh 10 tahun untuk memanfaatkan sepenuhnya kemampuan baru menulis perangkat lunak ini, dan kasus ini menunjukkannya dengan baik

  • Kesimpulan bahwa “materi pendamping interaktif yang dibuat dengan LLM tidak esensial bagi inti makalah, sehingga risiko membuat visualisasi semacam ini melalui interaksi terpandu dengan agen layak diambil” terasa seimbang
    LLM adalah alat, sehingga ada pekerjaan yang cocok dan yang tidak, dan secara umum hasilnya tidak boleh dipercaya begitu saja

    • Hasil agen LLM memang harus selalu diverifikasi, tetapi agak lucu ketika orang mengatakan jangan mengantropomorfisasi AI sambil memakai ungkapan antropomorfis seperti kepercayaan. Seiring model dan alat eksekusi membaik serta alur kerja yang efektif terbentuk, kepercayaan terhadap AI meningkat cepat
      Kita mempercayai palu untuk paku, tetapi tidak menggunakannya untuk sekrup; namun bukan berarti kita mengatakan palu secara umum tidak bisa dipercaya. Kesulitan AI terletak pada kenyataan bahwa kita belum tahu mana yang paku dan mana yang sekrup
      Daripada sekadar mengatakan jangan percaya, lebih berguna untuk menyarankan agar orang meluangkan lebih banyak waktu daripada sebelumnya untuk perencanaan, iterasi, dan peninjauan; mempelajari teknologi, konteks, serta cara memanfaatkan sub-agen; dan berlatih terlebih dahulu pada proyek non-operasional dan berisiko rendah. Tujuannya seharusnya membangun kepercayaan sambil memahami alur kerja yang baik dan penggunaan yang sesuai
    • Dalam konteks ini saya tidak tahu apa arti kepercayaan. Bahkan jika saya mempekerjakan Donald Knuth untuk menulis semua kode, saya tidak akan percaya bahwa kode itu bebas bug atau sesuai dengan kebutuhan saya
    • Di antara para optimis AI, banyak yang menjadikan pernyataan Tao tentang penggunaan LLM dalam pembuktian matematika sebagai dasar untuk melihat sistem ini sudah sangat maju dan beroperasi secara otonom
    • LLM menghasilkan kode buruk yang sulit dirawat dan tidak dapat dipercaya. Vibe coding untuk proyek berisiko rendah seperti mainan pribadi tidak masalah, tetapi jelas tidak cocok untuk kode berisiko tinggi

  • Melihat Terry Tao memakai agen coding terasa seperti menyaksikan chef berbintang Michelin menemukan makanan instan microwave dan benar-benar antusias

    • Tulisan tentang bagaimana jadinya jika orang menelaah buku resep lama lalu secara serius mengembangkan masakan microwave ini menarik: https://malmesbury.substack.com/p/my-journey-to-the-microwav...
    • Chef berbintang Michelin pun memang sangat menghargai microwave. Marco Pierre White menyebut microwave sebagai “benda luar biasa” dan mengatakan bahwa untuk memasak ikan haring, hasilnya lebih baik daripada direbus atau dipanggang: https://www.independent.co.uk/life-style/marco-pierre-white-...
      José Andrés juga menyebut omelet microwave sebagai hidangan yang paling sulit gagal, dan menyebutnya “omelet lembut terbaik dalam sejarah umat manusia”: https://www.tasteofhome.com/article/jose-andres-microwave-om...
    • Analogi yang lebih tepat adalah Charles dan Henry Greene membuat jig khusus yang canggih dengan teknologi untuk menahan sambungan kotak perhiasan halus yang akan mereka pasang di Gamble House. Bisa saja dibuat dengan tangan, tetapi bagi orang yang punya banyak hal untuk dibuat, waktu itu berharga
      Para maestro seperti Tao menunjukkan bahwa teknologi dapat membuat jig itu, dan para pembuat mesin secara bertahap membuktikan bahwa mereka dapat membuat bukan hanya jig untuk kotak perhiasan, tetapi juga jig untuk membuat mesin pembuat jig
    • Saya penasaran apakah ada tulisan atau reaksi dari para chef besar pada masa itu ketika mereka pertama kali menemui makanan instan microwave generasi awal
    • Sepertinya para chef juga benar-benar bersemangat saat microwave pertama kali muncul. Setidaknya saat pertama melihatnya, rasanya hampir seperti sihir

  • Menjalankan applet Java edukatif lama di bidang matematika dan fisika sudah lama menjadi salah satu penggunaan populer CheerpJ Applet Runner, yang menjalankan bytecode Java di browser melalui WebAssembly
    Rasanya campur aduk melihat agen bisa memodernkannya dengan benar dan menyelesaikan masalah ini. Jelas bagus jika siswa bisa berinteraksi dengan konten lewat cara yang modern dan lebih mudah diakses, tetapi meski tidak penting secara komersial, penggunaan di bidang pendidikan selalu menjadi sumber kebanggaan: https://chromewebstore.google.com/detail/cheerpj-applet-runn...

  • Tulisan dari pakar bidang tertentu yang memakai AI untuk membuat sesuatu di bidangnya dengan cara yang menyenangkan selalu menarik, tetapi tampaknya selalu berupa proyek hobi, bukan pekerjaan serius

    • Terry Tao adalah salah satu tokoh utama di dunia matematika yang telah mengeksplorasi cara memanfaatkan AI untuk penemuan matematika mutakhir. Tulisan ini memang ringan, tetapi ia juga banyak menulis tentang bantuan AI dalam riset inti
      https://terrytao.wordpress.com/tag/artificial-intelligence/, https://academy.openai.com/public/blogs/terence-tao-ai-is-re...
    • Bagi profesor universitas, pengembangan materi ajar adalah bagian dari pekerjaan, jadi saya tidak paham mengapa ini dianggap proyek hobi
    • Setelah mulai memakai Claude Code di pekerjaan, rasanya besar kemungkinan coding dalam bentuknya saat ini akan hilang sebagai jalur karier dalam paling lama 5 tahun
      Saya sudah berumur dan, kalau perlu, mungkin bisa pensiun besok walau pas-pasan, tetapi saya khawatir pada developer muda seperti keponakan saya yang berusia 25 tahun dan belum punya aset cukup untuk berhenti bekerja. Menulis kode secara langsung akan menjadi ranah khusus yang hanya dilakukan segelintir orang, seperti menghitung akar kuadrat dengan tangan atau mencetak huruf logam
    • Kata “selalu” dan “tidak pernah” terlalu kuat. Saya memperkirakan pada waktu yang sama tahun depan kita akan melihat penggunaan AI yang cukup serius, sehingga akan sulit lagi mengatakan hal seperti itu
      Pemakaian AI coding secara luas baru saja dimulai, dan model-modelnya juga baru belakangan ini mencapai tingkat yang memungkinkan pekerjaan serius. Saya sudah melihat pemakaian nyata, tetapi ada banyak alasan mengapa penggunaan kode produksi sulit dipublikasikan di blog pribadi karena kebijakan organisasi, kode privat, dan rahasia dagang
    • Tao juga memakai AI untuk matematika dengan verifikasi formal dan ide pemecahan soal matematika. Pernyataan bahwa itu boleh saja sebagai materi pendukung berarti visualisasi tersebut tidak diverifikasi secara formal sehingga bisa saja mengandung bug, dan karena bukan inti makalah, AI mungkin tidak perlu dicantumkan secara terpisah sebagai kontributor

  • Saya tertawa pada bagian “proyek itu ditinggalkan karena kompleksitas kode menjadi terlalu besar untuk ditangani.” Ternyata bahkan Terry Tao pun punya kode yang terlalu rumit untuk ia tulis
    Saya sangat berharap LLM akan membuat banyak orang yang sangat pintar di bidang tertentu tetapi sebelumnya tidak bisa masuk ke coding ikut berpartisipasi dalam pengembangan perangkat lunak

  • Dengan Claude, saya mem-port game applet Java untuk bahasa Jerman SMA berusia 30 tahun ke JavaScript, dan bahkan membuat riwayat Git palsu: https://github.com/bradfitz/koffer#der-verloren-koffe
    Bisa juga dijalankan online: https://bradfitz.github.io/koffer/js/
    Keren melihat kode dari sekitar 30 tahun lalu hidup dan bergerak lagi

  • Kalimat pembuka yang canggung dalam tulisan itu justru bukti bahwa itu tidak ditulis oleh AI. Kalimatnya kira-kira: “Sejak 1999, ketika saya membuat applet untuk kelas analisis kompleks dan aljabar linear dengan Java 1.0 untuk memvisualisasikan objek matematika seperti struktur sarang lebah atau himpunan Besicovitch, saya telah tertarik pada cara meneliti dan mengajar matematika dengan bantuan mesin”

    • Itu sangat terasa seperti gaya Terence Tao. Ia menyambung panjang kalimat yang bisa dipecah menjadi kalimat-kalimat pendek, tetapi tidak terlalu mengganggu pemahaman
    • Gaya seperti ini selalu lebih baik daripada hasil hambar yang ditulis ulang Claude dengan mulus