Компания OpenAI заявляет, что их новая модель логических рассуждений смогла создать уникальное математическое доказательство, опровергающее известную нерешённую геометрическую гипотезу, впервые предложенную знаменитым математиком Полем Эрдёшем в 1946 году. Эта задача оставалась без ответа почти 80 лет.
Источник изображения: OpenAI
На протяжении многих лет учёные считали, что наилучшие подходы к решению этой проблемы сводятся к конфигурациям, напоминающим квадратные решётки. Однако искусственный интеллект сумел опровергнуть это предположение, выявив совершенно новый класс структур, обладающих более высокой продуктивностью. Представители OpenAI отметили, что это первый случай, когда ИИ самостоятельно решил фундаментальную открытую проблему, имеющую ключевое значение для математики. При этом доказательство было получено с помощью универсальной модели, а не узкоспециализированной системы, разработанной исключительно для точных наук.
Этому успеху предшествовал случай, произошедший семь месяцев назад, когда бывший вице-президент компании Кевин Вейл (Kevin Weil) преждевременно объявил о решении моделью GPT-5 сразу десяти задач Эрдёша. Тогда оказалось, что алгоритм просто нашёл уже известные в научной литературе ответы, после чего последовала критика со стороны экспертов и конкурентов, в том числе известного специалиста в области информатики Яна Лекуна (Yann LeCun) и генерального директора Google DeepMind Демиса Хассабиса (Demis Hassabis). Вейл удалил свою публикацию, а математик Томас Блум (Thomas Bloom), курирующий сайт с задачами Эрдёша, назвал те заявления «грубым искажением реальности».
В этот раз разработчики учли прошлые ошибки и выпустили анонс вместе с сопроводительными комментариями известных математиков, которые подтвердили достоверность опровержения. Среди них: Нога Алон (Noga Alon), Мелани Вуд (Melanie Wood) и сам Томас Блум. По словам последнего, искусственный интеллект теперь помогает людям глубже изучать математические концепции, формировавшиеся на протяжении столетий.
В OpenAI считают это достижение важным, поскольку оно продемонстрировало способность современных ИИ-систем удерживать длинные и сложные цепочки логических умозаключений. Кроме того, алгоритмы научились соединять идеи из разных областей способами, которые исследователи ранее могли не замечать.
