OpenAI обяви във вторник, че най-новата ѝ AI система е намерила решение на една от „Задачите на хилядолетието“ – седем от най-значимите нерешени задачи в математиката, избрани като предизвикателство към водещите учени в света.

Съобщението показва колко бързо AI навлиза в най-сложните области на математиката, дълго възприемани като едно от най-високите проявления на човешкия интелект. Част от математиците посрещат тази промяна с вълнение, а други се опасяват от последиците.

През последната година AI системи решиха редица задачи, над които математиците работят от десетилетия. Те обаче не могат да се сравняват по сложност и значение със задачата, по която технологията на OpenAI е постигнала резултат през последните няколко дни, пише The New York Times.

„Задачите на хилядолетието“ са сред най-задълбочено изследваните нерешени въпроси в съвременната математика.

Модели на OpenAI и Google вече решават задачи на ниво научни изследвания, превръщайки математиката в новия стандарт за измерване на реалния напредък на изкуствения интелект

Сложната математика се превръща в новия тест за изкуствения интелект

Компанията съобщи, че един от най-новите ѝ модели, който все още не е достъпен за широката публика, е стигнал до решението само за 88 часа. Става дума за задачата за съществуването и гладкостта на решенията на уравненията на Навие-Стокс. Тези уравнения се използват в различни области, включително при прогнозирането на времето.

Числата описват движението на водата и други флуиди. Големият нерешен въпрос е дали при определени условия техните решения могат да загубят гладкост, тоест да развият сингулярност. Доказателството на OpenAI претендира, че показва именно такъв случай.

Поне на теория подобен резултат би означавал, че при определени условия математическото описание на физическите закони престава да работи. В краен пример водата би могла спонтанно да избухне. Математиците и физиците обаче не смятат, че появата на такава сингулярност в уравненията би довела до подобно явление в реалния свят.

Нови експерименти показват, че най-новият модел на OpenAI вече решава отворени математически задачи и извежда пълни доказателства

GPT-5.2 разширява границите на висшата математика

През 2000 г. Математическият институт „Клей“ включи въпроса за съществуването и гладкостта на решенията на уравненията на Навие–Стокс сред седемте „Задачи на хилядолетието“. За решаването на всяка от тях беше обявена награда от 1 млн. долара. До съобщението на OpenAI официално решение имаше само една.

„Тези задачи са като фарове“, казва Терънс Тао, професор в Калифорнийския университет в Лос Анджелис, когото мнозина определят като най-добрия математик на своето поколение. „Те са важни ориентири, към които се насочват усилията на учените“, добавя той пред NYT.

Тао е сред математиците, които публично предупреждават, че най-новите AI системи могат да навредят на развитието на математиката. Според него способността на технологията да решава най-трудните задачи с минимално участие на хора може да ограничи задълбоченото разбиране, което математиците придобиват по пътя към решението.

„Усилието, необходимо за решаването на една задача, често е много поучително. То ни учи на нещо. Представете си, че отивате във фитнеса и си поставяте за цел да вдигнете дадена тежест сто пъти“, обяснява той. „Сега AI може да решава задачите, без да извлича от тях подобна полза. Все едно във фитнеса да има машини, които вдигат тежестите вместо вас.“

Тао и други математици подчертават, че хората все още имат важна роля в работата на AI системите по такива задачи. За търсенето на решение на задачата за Навие-Стокс OpenAI е използвала множество екипи от AI агенти, а изследователите на компанията са пренасяли ключови идеи между тях.

„Ролята ни приличаше на тази на земна пчела, която прелита между различните групи, опрашва ги взаимно и пренася отделни части от информацията“, казва пред NYT Дан Робъртс, изследовател в OpenAI.

AI системите могат да стъпват върху важни открития, направени по-рано от водещи математици, както и самостоятелно да стигат до сходни резултати.

Изследователи се тревожат, че генеративният AI уеднаквява културата и начина ни на мислене

Текстовете на хората започват да си приличат. Следите водят към AI

Вечерта преди съобщението на OpenAI Тристан Бъкмастър, професор по математика в Нюйоркския университет, написа в социалните мрежи, че е изследвал сходна тема заедно с математик, който работи за Anthropic, основния конкурент на OpenAI.

В публикация от вторник OpenAI призна, че е насочила ресурсите си към задачата за Навие-Стокс, след като научила, че и други математици работят в сходна посока. Компанията заяви, че „по никакъв начин не е имала достъп до тяхната работа“.

Компании като OpenAI изграждат своите технологии с помощта на т.нар. невронни мрежи – системи, които придобиват умения чрез анализ на огромни количества цифрови данни. Преди около две години разработчиците започнаха да усъвършенстват тези системи и чрез техника, известна като обучение с подкрепление. При нея моделите усвояват нови способности чрез многократни опити и грешки.

След като решат хиляди математически задачи, системите постепенно разпознават кои подходи водят до верен резултат. Изследователите в лаборатории като OpenAI изграждат сложни механизми за обратна връзка, които показват на модела кога е постъпил правилно и кога е допуснал грешка.

Обучението с подкрепление се прилага трудно в области като художественото писане, философията и етиката, където рядко съществува един обективно верен отговор. Математиката е особено подходяща за този метод, защото точността на резултата може да бъде проверена.

Чрез подобно обучение AI системите могат да се научат да доказват теореми с помощта на Lean – език за програмиране и система за формална проверка на доказателства. Lean първоначално е създаден като инструмент за математици. Днешните модели вече генерират достатъчно добър програмен код, за да използват системата и да записват доказателствата си във форма, която може да бъде проверена автоматично.

До 2030 г. 300 млн. потребители може редовно да използват AI агенти за покупки, според нов доклад на Mastercard. Голямата промяна в търговията няма да бъде просто по-умен онлайн магазин – софтуерът ще търси, сравнява, преговаря и плаща от наше име

AI ще пазарува вместо нас. Това променя правилата за търговците, банките и парите

През януари OpenAI и стартъпът Harmonic съобщиха, че две техни AI системи заедно са решили една от задачите на Ердьош – група трудни нерешени задачи, формулирани от математика Пол Ердьош през XX век.

Някои математици отбелязаха, че създаденото от AI решение не се различава съществено от по-ранни разработки, направени без помощта на технологията.

„Напомня ми за много умен ученик, който е научил всичко наизуст за изпита, но не е разбрал идеите в дълбочина“, казва тогава Тао.

През следващите месеци системите на OpenAI и други компании продължиха да намират решения на нови задачи, понякога по значително по-впечатляващ начин.

Учени изследват преживяванията близо до смъртта, прераждането и безсмъртието на душата, но спорът за границите на научния метод остава

Между вярата и доказателствата науката се връща към Бога

OpenAI съобщи, че е използвала до 10 000 AI агенти, работещи съвместно по задачата за Навие-Стокс. Поддържането на толкова много системи вероятно е струвало милиони долари заради огромната изчислителна мощност и електроенергията, необходими за специализираните AI чипове.

Във вторник компанията публикува научна статия, в която описва решението си, както и формализирано доказателство на Lean. Така математици извън OpenAI могат да проследят работата на агентите и да проверят дали доказателството е вярно.

За Тао подобен резултат все още не може да замени пълноценно решението, до което математиците биха стигнали сами. Той сравнява OpenAI с водач, който открива пътека през дивата природа до скрит водопад.

„Това има известна стойност“, казва той. „Но щом някой покаже точната пътека до водопада, всички започват да вървят по нея и отделят по-малко време за търсене на други маршрути.“