Восемьдесят лет математики всего мира ломали голову над гипотезой Эрдёша о единичных расстояниях — задаче из дискретной геометрии. Теперь OpenAI заявила, что их модель ИИ не только опровергла эту гипотезу, но и сделала это автономно, без прямого вмешательства человека.
Модель OpenAI опровергла гипотезу Эрдёша о единичных расстояниях — задачу из дискретной геометрии, которая не имела решения 80 лет. По словам лауреата Филдсовской премии Тима Гауэрса, это "веха в математике ИИ". Профессор Дэниел Литт из Университета Торонто назвал это "первым примером результата, созданного автономно ИИ", который он считает захватывающим сам по себе.
ИИ-модель OpenAI не изобретала новых математических концепций. Она объединила существующие идеи из разных областей математики для создания полного доказательства. После этого люди-математики доработали и расширили полученный результат. Это подтверждает, что ИИ уже может стать инструментом для решения сложных задач, если человек выступает в роли верификатора и направляющего. Бывший профессор математики Эрнест Рю уже использовал ChatGPT для решения 42-летней задачи по оптимизации, потратив 12 часов вместо 40 без ИИ, корректируя ошибки модели.
Исследователи OpenAI, включая Себастьяна Бубека и Эрнеста Рю, считают математику ключевым полигоном на пути к общему искусственному интеллекту (AGI). Математические доказательства требуют длительного, последовательного рассуждения, где одна ошибка может разрушить весь аргумент. Способность ИИ справляться с такими задачами, выявлять и исправлять собственные ошибки, является важным шагом. Эти навыки, отработанные на математике, планируется перенести в другие области, от биологии до материаловедения.
Способность ИИ автономно собирать сложные доказательства из известных элементов показывает его потенциал как инструмента для научных открытий. При этом участие человека в проверке и доработке по-прежнему остаётся критическим. Этот в математике не только демонстрирует прогресс в рассуждении ИИ, но и указывает на возможный путь к AGI, где аналогичные способности могут быть применены для решения проблем в самых разных научных дисциплинах.