В шахматах компъютеру поставлена конкретная цель—выиграть. В этом смысле ему интересно выиграть. Про красоту выигрыша никто не говорит (да и профессиональный шахматист, хотя и хочет красиво выиграть, но прежде всего у него цель выиграть).
А вот интересная теорема это нечто, что формализовать трудно, т.б. что консенсус есть не всегда и бывает переоценка ценностей.
Тут могут быть разные цели:
1) Ответить (да/нет) на вопрос "поданная на вход формулировка теоремы представляет интерес?"
2) Доказать поданную на вход теорему.
3) Сгенерировать формулировки теорем, выглядящие интересными.
Возможно, что в ряде случаев (1) и (3) решается гораздо легче, чем (2). Предположим, что в базе знаний компьютера нет знаний о теореме 4х красок. В (1) получив на вход эту теорему, компьютер найдет теорему о пяти красках и сделает справедливый вывод, что похожая более сильная теорема будет интересной. В (3) можно переформулировать теорему о пяти красках в теорему о 4х. В редакциях при рецензировании приходится прибегать к довольно формальным параметрам, чтобы выяснить, интересная ли рукопись и достойна ли она публикации. Подобные формальные параметры можно использовать и для оценки теорем. Например, список ключевых слов для выяснения актуальности, списки открытых проблем и т.д. Однако все три цели выглядят гораздо более трудно достижимыми, чем игра в шахматы. Существующего запаса алгоритмов и технологий ИИ явно не достаточно.
В компьютерных шахматах существует более сложная проблема, чем красота выигрыша, зачастую компьютер делает ходы, смысл которых не может понять ни один шахматист, но тем не менее эти ходы приводят к выигрышу. (Похожая проблема с пониманием компьютерного доказательства теоремы 4х красок.)
