Подпишитесь на нас в Google
Искусственный интеллект пока не решил гипотезу Римана – одну из самых знаменитых проблем в истории математики. Но экспериментальная версия искусственного интеллекта (ИИ) Claude компании Anthropic совершила нечто, что еще недавно показалось бы необычайным.
За полтора суток она значительно улучшила результат, над которым математики работали десятилетиями, пишет Onet Wiadomosci. Известно, что гипотезу Римана сформулировал в 1859 году немецкий математик Бернхард Риман. Она касается так называемой дзета-функции и тесно связана с распределением простых чисел. Риман предполагал, что все так называемые нетривиальные нули дзета-функции лежат на одной особой прямой, называемой критической линией.
Это задача трудная, но ключевая для связи законов математики с законами физики. Проблема в том, что вот уже 167 лет никто не может эту гипотезу доказать. Математики, разумеется, умеют показывать, что определенная часть этих нулей действительно находится там, где предсказывал Риман. До сих пор лучший результат, полученный десятилетия назад, гарантировал как минимум 41,6% всего доказательства.
Claude поднял эту границу до 67,2%. Но это не означает, что ИИ прошел "две трети пути" к решению гипотезы. Это совершенно иной род результата, и до полного доказательства всё ещё может быть очень далеко.
Самое интересное – то, как машина к нему пришла
Claude протестировал около 650 идей повышения результата, которые оказались тупиками. Затем на протяжении примерно полутора суток он координировал работу около 60 собственных субагентов. Они выполняли вычисления, писали программы, проводили тысячи тестов, проверяли рассуждения друг друга и просматривали научную литературу.
Получив результат, ИИ также пытался найти ошибки в собственных рассуждениях и воспроизвести доказательство независимыми методами. Что важно, Claude не создавал всю необходимую математику с нуля. Он использовал и объединил существующие результаты математиков, разглядев возможности, которых ранее не использовал ни один математик.
Сообщая об этом достижении, компания Anthropic подчёркивает, что преимуществом ИИ не обязательно должна быть внезапная вспышка гениальности. Им может быть терпение в масштабе, недоступном человеку: возможность проверить сотни гипотез, отбросить сотни ошибочных путей и немедленно начать очередную попытку.
Ещё недавно способности моделей ИИ в математике мы измеряли в основном тем, могут ли они решить задачи, ответы на которые люди уже знают.
Эксперимент Anthropic показывает нечто гораздо более интересное: отраслевой информационный бюллетень AI Secret подчёркивает, что учёные в среднем сдаются после 30-й неудачной попытки доказать какую-либо гипотезу. ИИ не сдался после сотен таких неудачных попыток.
Ранее УНИАН сообщал, что ИИ научился создавать жизнеспособные вирусы, не существовавшие в природе.
