Компания OpenAI объявила о значительном достижении в области фундаментальной науки: их новая модель с расширенными способностями к рассуждению подготовила оригинальное математическое доказательство, опровергающее известную гипотезу в геометрии. Эта задача, впервые сформулированная математиком Паулем Эрдёшем почти 80 лет назад, долгое время считалась одной из трудновыполнимых проблем в этой дисциплине.
История вопроса и работа над ошибками
Ранее представители OpenAI уже выступали с подобными громкими заявлениями. Около семи месяцев назад в социальных сетях появлялась информация о том, что модель GPT-5 якобы нашла решения для десяти задач Эрдёша. Однако позже выяснилось, что нейросеть лишь обнаружила уже существующие в научной литературе ответы. После критики со стороны экспертов из Google DeepMind и Meta* эти сообщения были отозваны.
В этот раз компания представила более весомые доказательства. Вместе с анонсом были опубликованы комментарии известных математиков, таких как Нога Алон, Мелани Вуд и Томас Блум. Последний ранее скептически относился к успехам разработчиков, но теперь подтвердил достоверность полученных данных.
Суть научного открытия
На протяжении восьми десятилетий в математической среде доминировало убеждение, что наилучшие решения данной геометрической задачи строятся по принципу, схожему с квадратными решетками. Модель OpenAI смогла доказать ошибочность этого мнения, обнаружив совершенно новое семейство конструкций, которые показывают более высокие результаты. В обзоре достижений выделяются следующие ключевые моменты:
- Искусственный интеллект впервые самостоятельно решил значимую открытую проблему в центральной области математики.
- Доказательство было получено не специализированной системой, а универсальной моделью общего назначения.
- Система продемонстрировала способность удерживать длинные и сложные логические цепочки, связывая идеи из разных областей знаний.
Перспективы применения новой технологии
По словам экспертов, способность нейросетей к глубокому анализу и поиску нестандартных путей решения имеет колоссальное значение для развития науки. Подобные методы рассуждений могут быть востребованы не только в абстрактной математике, но и в прикладных сферах:
- Биология и изучение сложных молекулярных структур.
- Физика и разработка новых материалов.
- Инженерное дело и современная медицина.
Томас Блум отметил, что ИИ помогает исследователям более полно изучать структуру математических знаний, накопленных веками, и находить скрытые закономерности, которые ранее оставались незамеченными человеком.
* — деятельность компании запрещена на территории РФ