Итак, народ, пристегните ремни, потому что тут OpenAI подкинули нам новость, которая заставит вас пересмотреть свои представления о возможностях искусственного интеллекта. По данным iXBT, их нейросеть умудрилась не просто решить сложную математическую задачу, а опровергнуть гипотезу самого Пауля Эрдёша, над которой математики бились 80 лет!
Речь идет о задаче единичных расстояний на плоскости. Звучит скучно? Да, но только до тех пор, пока не узнаешь, что Эрдёш считал её своим самым ярким вкладом в геометрию. Суть в том, чтобы определить максимальное количество отрезков одинаковой длины, которые можно провести между точками, расположенными на плоскости. Эрдёш предполагал, что оптимальное расположение – это квадратная решетка. Но ИИ от OpenAI доказал, что он кардинально ошибался.
ИИ не просто нашел решение, он нашел решение, которое никто не мог найти десятилетиями. Профессор Тим Гауэрс из Кембриджского университета назвал это событие вехой в истории компьютерной математики. Представляете, если бы эту работу сделали люди, её бы сразу же опубликовали в самом престижном журнале!
Разработчики из OpenAI пока что не раскрывают все секреты своей модели, но известно, что это ИИ общего назначения, который не создавался специально для математических исследований. Для решения задачи он использовал методы из алгебраической теории чисел и построил гигантские решётки в многомерных пространствах, а затем "схлопнул" их обратно в двумерную плоскость. Звучит как какая-то черная магия, но результат впечатляет.
Кевин Баззард из Имперского колледжа Лондона отметил, что найденный контрпример чрезвычайно сложен, а Самуэль Мэнсфилд из Манчестерского университета добавил, что людям не удалось решить эту задачу, потому что геометры редко обладают глубокими познаниями в продвинутой теории чисел. То есть, для решения требовался междисциплинарный синтез, в чем искусственный интеллект оказался силен.
В общем, OpenAI в очередной раз доказали, что ИИ – это не просто игрушка для генерации картинок, а мощный инструмент, способный решать сложнейшие задачи. Что дальше? Кто знает, но я уверен, что нас ждет еще много интересных открытий.