През миналия уикенд Нийл Сомани – софтуерен инженер, бивш квантов изследовател и основател на стартъп – тества математическите способности на най-новите модели, представени от OpenAI.

Получените резултати го изненадват. След като подава отворена математическа задача в ChatGPT и оставя моделът да „мисли“ в рамките на около 15 минути, той открива, че AI не само дава отговор на задачата, но към него са изведени и пълни, последователни доказателства.

Сомани проверява решението и се оказва, че AI е получил правилния отговор.

„Исках да установя базова линия – докъде големите езикови модели могат да решават отворени математически задачи и къде се провалят“, казва той пред TechCrunch. Изненадата идва оттам, че с последния модел границата очевидно се е изместила напред.

Вътрешна заповед е най-ясният знак досега за натиска, под който се намира OpenAI спрямо конкурентите

Сам Алтман обявява „червен код“ за подобряване на ChatGPT, докато Google застрашава лидерството в изкуствения интелект

Още по-впечатляваща е самата логика на разсъждение: ChatGPT свободно работи с класически математически инструменти като формулата на Лежандр, постулата на Бертран и теоремата „Звезда на Давид“.

В хода на разсъжденията моделът дори открива публикация от 2013 г. в MathOverflow, където харвардският математик Ноам Елкис предлага елегантно решение на сходна задача. Финалното доказателство, което ChatGPT извежда, обаче се различава в някои ключови точки и дава по-пълно решение на вариант от задачата, формулиран от легендарния Пол Ердьош – фигура, чието наследство от нерешени задачи отдавна се е превърнало в тестово поле за човешкия и машинния интелект.

За скептично настроените по отношение на машинната интелигентност това трудно може да се пренебрегне. И този случай далеч не е единствен.

AI вече масово се използва в математиката – от модели, ориентирани към формализация, като Aristotle на Harmonic, до инструменти за научни обзори като Deep Research на OpenAI. Но след появата на GPT-5.2 – който Сомани описва като „анекдотично по-силен в математическото разсъждение от предишните версии“ – броят на решените задачи започва да расте с темпо, което трудно може да бъде игнорирано.

Фокусът му са т.нар. задачи на Ердьош – над 1000 математически хипотези, поддържани в специален онлайн архив. Всяка от тях е с различна сложност и тематика и от години те изкушават изследователите.

Първата вълна от автономни AI решения идва още през ноември чрез модел на Google, който носи името AlphaEvolve. В последните месеци обаче GPT-5.2 все по-често се оказва особено ефективен при високо ниво на абстрактна математика.

Новата функция ChatGPT Health ще позволи на потребителите да свържат медицинските си досиета и приложения за здраве

OpenAI внедрява ChatGPT в здравеопазването

От Коледа насам 15 задачи са преместени от категория „отворени“ в „решени“ в официалния сайт на проблемите на Ердьош. В 11 от тези случаи изрично е отбелязано участие на AI модели в процеса.

Един от най-авторитетните гласове в съвременната математика – Терънс Тао – предлага по-различен прочит. В собствената си GitHub страница той разказва за осем случая, в които модели за изкуствен интелект са постигнали реален автономен напредък по проблеми на Ердьош, както и още шест, при които приносът е бил в откриването и надграждането на вече съществуващи изследвания. Това все още е далеч от напълно самостоятелно математическо мислене и решаване без човешка намеса, но ролята на големите модели изглежда все по-ясна.

В публикация в Mastodon Тао отбелязва, че мащабируемостта на AI системите ги прави особено подходящи за „дългата опашка“ от по-обскурни задачи на Ердьош – много от които всъщност имат сравнително праволинейни решения. „Поради тази причина немалка част от тези по-лесни задачи вече е по-вероятно да бъдат решени изцяло от AI, отколкото от хора или хибридни екипи“, пише той.

В опита си да се справи с конкуренцията на Google главният изпълнителен директор на създателя на ChatGPT загърбва по-смелите проекти

Обща популярност вместо изкуствен общ интелект: Как Сам Алтман коригира посоката на OpenAI

Допълнителен катализатор е възходът на формализацията – трудоемък процес, който прави математическите доказателства по-лесни за проверка и надграждане. Формализацията не изисква задължително AI, но ново поколение инструменти значително ускорява работата. Един от тях е open source асистентът Lean, разработен в Microsoft Research още през 2013 г. Днес той е широко използван, а AI решения като Aristotle на Harmonic обещават да автоматизират голяма част от този процес.

За основателя на Harmonic Тудор Ахим самият брой решени задачи е второстепенен. По-важният сигнал е промяната в отношението на академичната общност.

„За мен е по-съществено, че професори по математика и компютърни науки започват реално да използват тези инструменти“, казва той.

„Това са хора с репутация за защита. Когато те открито казват, че работят с Aristotle или ChatGPT, това вече е сериозно доказателство.“

Изводът е ясен: AI не е заменил математиката, но вече променя начина, по който се стига до отговорите на отворени задачи. И това се случва по-бързо, отколкото мнозина бяха готови да признаят.