Любитель математики Лиам Прайс использовал доступ к нейросети ChatGPT Pro, чтобы решить одну из нерешенных проблем, известных как «проблемы Эрдоша». Результат своей работы он опубликовал на специализированном сайте неделю назад. Эксперты отмечают, что предыдущие попытки использования ИИ в математике часто приводили к неоригинальным или слабым выкладкам, но этот случай выделяется на их фоне.
Задача, которую решил Прайс, касается свойств «примитивных множеств» — особых наборов целых чисел, где ни одно число не делится нацело на другое. Эрдош предположил, что минимальное значение так называемой суммы для таких множеств стремится к единице по мере роста чисел в наборе.
Прайс ввел условие в чат-модель в свой выходной день. Соавтор Прайса, студент Кембриджа Кевин Баррето, изучил ответ нейросети и привлек к нему внимание профессиональных математиков. Выяснилось, что искусственный интеллект предложил нетривиальный ход: он использовал формулу из смежных областей математики, которую никто ранее не догадался применить к данному типу задач.
Первоначальная версия доказательства, выданная нейросетью, требовала доработки. Математики Теренс Тао и Джаред Лихтман уже сократили и отредактировали выкладки, чтобы четче передать основную идею большой языковой модели (LLM). Специалисты полагают, что найденный нейросетью подход может быть полезен для более широкого круга приложений.
Теренс Тао, математик из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, отметил, что сейчас становится ясно — задача, возможно, оказалась проще, чем ожидалось, и это было похоже на какой-то психологический барьер. Исследователи уже изучают другие потенциальные применения найденного нейросетью метода, который открывает новый способ мышления о структуре больших чисел.
Ранее Наука Mail рассказывала, что люди превзошли ИИ в решении сложных задач.
