Искусственный интеллект продолжает удивлять научное сообщество неожиданными прорывами. Нейросети математика задачи снова оказались на острие технологического прогресса: система ChatGPT разобралась со сложнейшим примером всего за восемьдесят минут. ChatGPT решение задач наглядно демонстрирует, как цифровые инструменты постепенно меняют традиционные методы фундаментальных исследований. Подробности — у «РГ».
Непривычный путь к открытию
Речь идет о знаменитой гипотезе №1196 венгерского ученого Пола Эрдеша. В ее основе лежат примитивные множества — наборы целых чисел, где ни одно значение не делится на другое без остатка. Математик вывел специальную формулу для оценки таких групп и предположил, что при увеличении чисел итоговый результат будет стремиться ровно к единице. Формулировка звучала лаконично, но десятилетиями доказать ее не удавалось даже самым авторитетным профессорам.
Алгоритм справился за 80 минут, применив метод, который не приходил в голову профессионалам. Искусственный интеллект наука делает новый шаг вперед: в отличие от человека, программа не опирается на устоявшиеся академические шаблоны. По словам известного специалиста Теренса Тао, исследователи годами сворачивали на ложный путь с самого первого шага. У нейросети не было профессиональных ограничений, поэтому она нашла нестандартное обходное решение.
Почему машины видят то, что упускают люди
Стоит отметить, что это не первый случай, когда технологии помогают ученым. Ранее модели уже закрывали около сотни примеров, но чаще всего они действовали как продвинутые поисковики, комбинируя готовые публикации. Текущая ситуация стала исключением. Задача Эрдеша доказательство подтверждает важный нюанс: ИИ пока не заменяет человеческую гениальность, но отлично подсвечивает направления, которые специалисты упускают из виду.
ИИ в образовании исследования уже получают новый импульс. Ученые видят, как найденный алгоритмом подход можно адаптировать для других нерешенных проблем теории чисел. Математики уже тестируют гипотезу на смежных примерах, фиксируя промежуточные результаты и готовя материалы для академических журналов. Научное сообщество внимательно отслеживает, как цифровые системы меняют привычные схемы работы.
