GPT-5.2 впервые решил недоказанную математическую задачу

Новое исследование показало, что уже сейчас ИИ могут участвовать в создании новых математических доказательств, что меняет подходы к теоретическим исследованиям.

Команда исследователей из Лаборатории анализа данных VUB сообщила, что коммерческие языковые модели способны генерировать оригинальные математические доказательства. В частности, искусственный интеллект GPT-5.2 (Thinking) от OpenAI самостоятельно доказал гипотезу 2024 года, предложенную математиками Раном и Тенгом. Эта гипотеза является утверждением, которое считается верным на основе закономерностей или повторяющихся результатов, но пока не доказано формально. После доказательства гипотеза становится теоремой.

Исследование показало, что окончательное доказательство было достигнуто после семи чатов с ChatGPT и четырех этапов разработки аргументации. Модель сама предложила основные подходы, а исследователи следили за логичностью и завершенностью аргументации.

GPT-5.2 (Thinking) разработал большую часть структуры доказательства с минимальным участием человека, что делает ее одной из первых коммерческих языковых моделей, способных самостоятельно создавать оригинальные математические доказательства.

«Я давно подозревал, что ИИ серии GPT может помочь мне в решении нерешенных математических задач, — поделился Брехт Вербекен, постдокторант исследовательской группы Data Analytics Lab в Вагенингенском университете и Католическом университете. — Но я был удивлен, насколько эффективно это работает».

Команда рассматривает эту работу как часть более широкого подхода, который они называют вибропроверкой. Этот метод использует языковые модели для систематизации и исследования сложных теоретических идей. Они также задаются вопросом, может ли этот метод развиваться так же быстро, как виброкодирование — программирование с помощью ИИ, которое уже прошло путь от простых инструментов до почти автономной генерации кода.

Профессор VUB Винсент Джинис отмечает: «Мы часто слышим, что креативность нейросетей ограничивается переформулировкой их обучающих данных. Рад, что наша работа поможет развеять это заблуждение».

Несмотря на значительный вклад модели, исследователи подчеркивают, что участие человека по-прежнему необходимо для окончательной проверки и устранения неточностей в доказательствах. Этот процесс демонстрирует, в каких случаях языковые модели наиболее полезны, а где остаются проблемы с валидацией.

Работа представляет собой важный шаг в развитии ИИ в области теоретических исследований. Языковые модели могут не только помогать в написании кода или текстов, но и способствовать оригинальным математическим открытиям при тщательном контроле со стороны человека.

«Формулировка возможных доказательств теперь может происходить быстрее, но узким местом остается проверка человеком, которая требует времени. Однако языковые модели могут помочь и здесь», — заключает профессор Андрес Альгаба из Лёвенского католического университета.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: