Модели искусственного интеллекта начинают демонстрировать способность решать сложные математические задачи, что знаменует собой потенциальный сдвиг в возможностях этих систем. Инженер-программист и основатель стартапа Нил Сомани неожиданно обнаружил это, тестируя последнюю модель OpenAI.

Сомани вставил сложную математическую задачу в ChatGPT и, дав модели 15 минут на обработку, получил полное решение. Затем он тщательно оценил доказательство с помощью инструмента Harmonic, подтвердив его достоверность. «Мне было интересно установить базовый уровень, когда LLM эффективно способны решать открытые математические задачи, по сравнению с тем, где они испытывают трудности», — сказал Сомани. «Сюрпризом стало то, что, используя последнюю модель, граница начала немного продвигаться вперед».

Подход ИИ к решению проблем включал в себя цепочку рассуждений со ссылкой на математические аксиомы, такие как формула Лежандра, постулат Бертрана и теорема Звезды Давида. Модель идентифицировала пост Math Overflow от 2013 года, где математик из Гарварда Ноам Элкис предложил решение аналогичной проблемы. Однако окончательное доказательство ChatGPT отличалось от работы Элкиса, предлагая более полное решение версии проблемы, первоначально поставленной математиком Паулем Эрдёшем. Эрдёш известен своей коллекцией нерешенных задач, которые стали эталоном для тестирования возможностей ИИ.

Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, обучаются на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им выявлять закономерности и взаимосвязи в информации. Это позволяет им генерировать текст, похожий на человеческий, переводить языки и, как показывает этот пример, решать сложные математические задачи. Способность ИИ решать эти проблемы может иметь последствия для различных областей, включая научные исследования, инженерию и финансы, где необходимы сложные вычисления и решение проблем.

Это развитие подчеркивает быстрый прогресс в области ИИ и его потенциал для внесения вклада в математические исследования. Хотя ИИ еще не способен самостоятельно формулировать новые математические теории, его способность анализировать существующие проблемы и генерировать решения является значительным шагом вперед. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы понять ограничения и потенциальные предубеждения ИИ в решении математических задач. Текущие разработки в математических возможностях ИИ предполагают будущее, в котором ИИ может стать ценным инструментом для математиков и исследователей.