ИИ OpenAI решил 80-летнюю задачу Эрдёша — и на этот раз математики согласны

Компания OpenAI утверждает, что её новая модель рассуждений позволила получить оригинальное математическое доказательство, опровергающее известную нерешённую гипотезу в геометрии, впервые выдвинутую выдающимся математиком Полем Эрдёшем в 1946 году. Задача оставалась открытой на протяжении почти 80 лет.

Долгие годы научное сообщество полагало, что лучшие варианты решения этой проблемы сводятся к структурам, похожим на квадратные сетки. Однако искусственный интеллект смог опровергнуть это убеждение, обнаружив совершенно новое семейство конструкций с более высокой эффективностью. Представители OpenAI подчеркнули, что это первый случай, когда ИИ автономно решил открытую проблему, имеющую центральное значение для математики. При этом доказательство было получено с помощью модели общего назначения, а не специализированной системы, созданной исключительно для точных наук.

Текущему успеху предшествовал инцидент, произошедший семь месяцев назад, когда бывший вице-президент компании Кевин Вейл (Kevin Weil) поспешно заявил о решении моделью GPT-5 сразу десяти задач Эрдёша. Тогда выяснилось, что алгоритм лишь нашёл уже существующие в литературе ответы, после чего последовали насмешки со стороны специалистов и конкурентов, включая известного учёного 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), ведущий сайт с задачами Эрдёша, назвал те заявления «драматическим искажением фактов».

На этот раз разработчики учли прошлые ошибки и опубликовали анонс вместе с сопроводительными комментариями известных математиков, подтвердивших достоверность опровержения. Среди них: Нога Алон (Noga Alon), Мелани Вуд (Melanie Wood) и сам Томас Блум. По словам последнего, искусственный интеллект теперь помогает людям более полно исследовать математические концепции, выстраивавшиеся веками.

В OpenAI считают это достижение знаковым, так как оно показало способность современных ИИ-систем удерживать длинные и сложные цепочки логических выводов. Кроме того, алгоритмы научились связывать идеи из разных областей способами, которые исследователи ранее могли упускать из виду.