Модели искусственного интеллекта начинают демонстрировать неожиданную способность решать сложные математические задачи, что свидетельствует о потенциальном сдвиге в возможностях ИИ. Инженер-программист и основатель стартапа Нил Сомани обнаружил это, тестируя последнюю модель OpenAI, и выяснил, что после 15-минутного периода обработки ИИ предоставил полное и проверяемое решение математической задачи высокого уровня.

Сомани, бывший исследователь-квант, изначально ставил перед собой цель установить ориентир для того, когда большие языковые модели (LLM) смогут эффективно решать открытые математические задачи. «Мне было интересно установить базовый уровень для того, когда LLM смогут эффективно решать открытые математические задачи, по сравнению с тем, где у них возникают трудности», — сказал Сомани. «Сюрпризом стало то, что, используя последнюю модель, граница начала немного сдвигаться вперед».

Процесс решения задач ИИ был примечателен использованием математических аксиом и теорем, включая формулу Лежандра, постулат Бертрана и теорему Звезды Давида. Модель также ссылалась на пост в Math Overflow 2013 года, написанный математиком из Гарварда Ноамом Элкисом, который содержал аналогичную задачу. Однако окончательное доказательство ИИ отличалось от работы Элкиса и предлагало более полное решение версии задачи, поставленной математиком Полом Эрдёшем. Эрдёш известен своей коллекцией нерешенных задач, которые стали полигоном для испытаний ИИ.

Это развитие подчеркивает растущую сложность ИИ в областях, требующих абстрактного мышления и решения сложных задач. Большие языковые модели, такие как используемая в данном случае, обучаются на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им выявлять закономерности и взаимосвязи, которые можно применять к математическим задачам. Способность этих моделей не только находить существующие решения, но и генерировать новые доказательства предполагает более глубокое понимание математических принципов.

Последствия растущего мастерства ИИ в математике выходят за рамки академической среды и исследований. Эти возможности можно применять в различных областях, включая криптографию, инженерию и финансовое моделирование, где необходимы сложные математические вычисления. По мере развития моделей ИИ их способность помогать и потенциально расширять человеческий опыт в этих областях может привести к значительным достижениям.

Текущий статус ИИ в решении математических задач все еще находится на ранних стадиях, и проблемы остаются. Хотя ИИ может эффективно решать определенные типы задач, он может испытывать трудности с другими, которые требуют более интуитивного или творческого подхода. Однако недавний прогресс демонстрирует потенциал ИИ стать ценным инструментом для математиков и исследователей. Будущие разработки в области алгоритмов ИИ и методов обучения могут еще больше расширить их математические возможности, открывая новые возможности для открытий и инноваций.