ИИ смог решить не поддававшуюся 80 лет задачу. Математики подтвердили
. Это сделала не специализированная модельМодель OpenAI смогла решить задачу, которая оставалась без ответа 80 лет
Модель OpenAI представила решение задачи, поставленной математиком Палем Эрдешем в 1946 году, которое опровергает прошлые предположения математиков, сообщили в компании.
Вопрос заключается в следующем: какое максимальное количество пар точек можно разместить на плоскости так, чтобы расстояние между каждой парой равнялось единице.
Ранее ученые считали, что лучший способ решения этой задачи — квадратная сетка из точек. Однако модель OpenAI, в свою очередь, обнаружила бесконечное семейство конфигураций точек, которое дает значительно больше единичных расстояний, чем квадратная решетка.
Ранее известное построение множества единичных расстояний на основе масштабированной квадратной сетки
В компании сообщили, что это первый случай, когда открытая проблема была решена ИИ автономно. При этом использовалась модель общего назначения, а не специализированная система, созданная для решения математических задач.
Семь месяцев назад бывший вице-президент OpenAI Кевин Вейл уже заявлял, что модель GPT-5 смогла решить десять задач Эрдеша. Однако затем выяснилось, что алгоритм лишь нашел ответы, уже существующие в литературе.
В этот раз вместе с заявлением компания опубликовала и сопроводительные комментарии известных математиков, которые подтвердили выводы ИИ. Среди ученых, поддержавших решения искусственного интеллекта, оказались Нога Алон, Мелани Вуд и Томас Блум.
«Оценивая значимость и влияние доказательства, полученного с помощью ИИ, я задаюсь вопросом: узнали ли мы благодаря этому что-то новое о самой задаче? Стали ли мы теперь лучше понимать дискретную геометрию? Полагаю, ответ — осторожное «да»: это событие демонстрирует, что теоретико-числовые конструкции способны дать гораздо больше ответов на вопросы подобного рода, чем мы предполагали», — заявил Томас Блум.
Чтобы решить задачу, модель вместо традиционных геометрических приемов использовала алгебраическую теорию чисел. Специалисты отметили, что после этого многие ученые попробуют применить теорию чисел для решения других задач дискретной геометрии.
ИИ плохо предсказывает экстремальную погоду
Ученые выяснили, что искусственный интеллект плохо предсказывает экстремальную погоду. В рамках эксперимента исследователи сравнили ведущие ИИ-модели с системой High Resolution Forecast (HRES), одной из лучших в мире физически обоснованных систем прогноза.
Эксперимент показал, что в обычные дни нейросети давали прогнозы точнее и быстрее, чем HRES. Однако при рекордных событиях классическая модель обходила ИИ по всем показателям. Причем чем сильнее был побит рекорд, тем хуже становился прогноз нейросетей.
Специалисты объяснили, что HRES опирается на законы физики. Это позволяет системе предсказывать беспрецедентные ситуации. В свою очередь, ИИ-модели обучаются на прошлых данных. Встречаясь с редкими событиями, нейросети пытаются приблизить прогноз под более типичные значения.
