Представьте: два математика год сидят над уравнениями, которые не поддавались человечеству десятилетиями. А потом в процесс вмешивается AI — и результат появляется за считанные дни. Звучит как сюжет научной фантастики, но это уже реальность. Вопрос только в том, насколько громкой окажется эта революция и не перепутают ли её с сенсацией.
Что вообще случилось
Около года Tristan Buckmaster, профессор математики в NYU, и Levent Alpöge, математик из Anthropic, работали над задачами вокруг уравнений Эйлера и Навье-Стокса. Это не было официальным проектом Anthropic — они занимались этим в свободное время, без институциональных договорённостей. По словам Buckmaster, большую часть года прогресс шёл медленно, а сам результат появился 15 августа. Как сообщает Habr, они развивали направление Diego Córdoba и Luis Martínez-Zoroa и получили очень сильный результат: разрушение за конечное время для трёхмерных уравнений Эйлера с гладкой внешней силой (finite-time blowup for forced 3D Euler).
В процессе они сами активно использовали AI, включая Claude и Codex, а доказательства формализовали в системе Lean. Terence Tao назвал их результат выдающимся достижением. Согласитесь, когда один из самых уважаемых математиков современности говорит такое, это уже не просто шум.
Слух, который перевернул всё
Дальше начинается почти детективная история. В X появляется вирусный пост о том, что Anthropic якобы близок к решению двух задач тысячелетия. Слух был неверным: Buckmaster и Alpöge не решали две задачи тысячелетия, и это вообще не было работой Anthropic. Но Open AI сразу взяли это на вооружение. И вот это уже не обвинение Buckmaster, а буквально написано самой Open AI.
28 августа Open AI начала обучать новую внутреннюю модель с очень сильными результатами по математике. 1 сентября они услышали слух про две якобы решённые задачи и решили запустить новую модель на все оставшиеся задачи тысячелетия. По сути, гонка вычислений добралась до математики — и это уже не метафора.
Если вам интересно, как AI меняет науку, подписывайтесь на канал — будет ещё много разборов.
Почему это важно именно сейчас
Математика долгое время считалась территорией чистой человеческой интуиции. Да, компьютеры помогали с вычислениями, но доказательства теорем оставались делом людей. Теперь AI не просто считает — он участвует в построении доказательств. Формализация в Lean позволяет проверять логику шаг за шагом, а модели вроде Claude и Codex подсказывают направления, которые человек мог бы пропустить.
Но вот вопрос: а не превратится ли математика в соревнование вычислительных мощностей? Ведь если Open AI запускает модель на все задачи тысячелетия, это уже не научный поиск, а спринт. И тут важно не перепутать гонку за хайпом с реальным прогрессом.
Что такое задачи тысячелетия и при чём тут Навье-Стокс
Задачи тысячелетия — это семь математических проблем, за решение каждой из которых Clay Institute обещает миллион долларов. Они сформулированы так, что даже формулировка может занять не один день. Уравнения Навье-Стокса — одна из них. Они описывают движение жидкостей и газов, и до сих пор неизвестно, всегда ли существуют гладкие решения в трёхмерном случае.
Результат Buckmaster и Alpöge касается уравнений Эйлера с внешней силой — это родственная задача, но не сама задача тысячелетия. Тем не менее, это серьёзный шаг. Как отмечает издание Habr, они получили разрушение за конечное время, что само по себе нетривиально.
AI как соавтор: за и против
С одной стороны, AI ускоряет рутинные проверки и помогает находить аналогии. С другой — возникает вопрос авторства и понимания. Если модель предлагает шаг, который формально верен, но человек не может его объяснить, это всё ещё математика? Или уже что-то другое?
Вот несколько моментов, которые стоит держать в голове:
- AI может генерировать гипотезы, но проверка всё равно требует человеческого суждения.
- Формализация в Lean снижает риск ошибок, но не отменяет необходимости интерпретации.
- Гонка между компаниями может привести к тому, что результаты будут публиковаться быстрее, чем их успеют осмыслить.
А вы бы доверили AI решать задачу, от которой зависит миллион долларов? Или предпочли бы классический подход?
Что дальше
Пока рано говорить о сингулярности в математике. До неё осталось ещё несколько куда менее доступных задач тысячелетия. Но тренд очевиден: AI становится не просто инструментом, а участником научного процесса. И это меняет правила игры.
Возможно, через пару лет мы будем вспоминать этот случай как момент, когда математика перестала быть чисто человеческой территорией. Или как пример того, как хайп обогнал реальность. Время покажет.
А что вы думаете по этому поводу? Поделитесь своим мнением в комментариях!
Если статья оказалась полезной, поддержите автора донатом.
Чтобы не пропустить новые публикации, подписывайтесь на канал.
Материал подготовлен на основе информации из открытых источников. Все права на исходные материалы принадлежат их авторам. Если вы являетесь правообладателем и возражаете против использования, свяжитесь с нами по адресу info@11st.press.
