OpenAI сообщила о прорыве в 80-летней задаче: ИИ предложил свою идею

Компания OpenAI заявила о новом значимом прорыве в области математического рассуждения: её ИИ-модель смогла продвинуться в решении классической задачи, известной как задача о единичных расстояниях в плоскости, сформулированной венгерским математиком Полом Эрдёшем ещё в 1946 году.

Суть проблемы заключается в том, чтобы определить, сколько пар точек на плоскости могут находиться на расстоянии ровно 1 друг от друга при заданном количестве точек. Долгое время считалось, что наиболее эффективная конфигурация близка к регулярной квадратной решётке, и именно такие структуры давали максимальное число единичных расстояний. Однако новая модель OpenAI предложила альтернативные конструкции, которые показывают, что классическая гипотеза о «почти оптимальности» квадратной решётки занижала возможные пределы.

Важно отметить, что речь не идёт о полном решении задачи. Модель не дала окончательной формулы максимального роста числа таких пар, однако опровергла ключевое предположение, на котором десятилетиями строились оценки. Это уже само по себе считается существенным шагом вперёд, поскольку меняет направление дальнейших исследований.

Результаты работы были проверены математиками, которые подтвердили корректность построенных конструкций и их значимость для теории. При этом специалисты подчёркивают, что участие человека по-прежнему остаётся важным: учёные помогали интерпретировать, уточнять и формализовать доказательства, полученные моделью.

Интерес к работе усиливается на фоне предыдущих споров вокруг заявлений OpenAI о «решённых» задачах Эрдёша, когда часть результатов оказывалась не новыми решениями, а обнаруженными в уже существующей математической литературе. Проще говоря, ИИ лишь пересказывал озвученные в интернете или литературе гипотезы. В этот раз, как утверждает компания, вклад модели выглядит более оригинальным и готовым к проверке.

Эксперты рассматривают этот случай как ещё одно свидетельство того, что современные ИИ-системы начинают не только помогать в вычислениях, но и генерировать новые математические идеи. Однако одновременно подчёркивается необходимость строгой верификации: даже впечатляющие результаты требуют независимой проверки со стороны профессиональных математиков.

Источник: TechCrunch