Искусственный интеллект решил задачу Навье—Стокса, которую люди не могли разгадать 90 лет. История, однако, обернулась скандалом

Когда мы наблюдаем за течением реки, завихрениями дыма или прогнозируем движение циклонов, мы опираемся на уравнения Навье—Стокса. Эта математическая модель, сформулированная в начале XIX века, описывает поведение вязких жидкостей и газов.

Несмотря на ежедневное использование этих формул в аэродинамике и климатологии, математики почти столетие не могли доказать их абсолютную универсальность. Проблема существования и гладкости решений уравнений вошла в список семи «Задач тысячелетия», за разгадку каждой из которых Институт Клэя назначил премию в миллион долларов.

Как сообщает издание The New York Times, компания OpenAI официально заявила о решении этой исторической задачи. Корпорация бросила на штурм математической проблемы группировку из 10 тысяч автономных агентов искусственного интеллекта, управляемых новой внутренней моделью, значительно превосходящей недавно представленную GPT-6 Astra.

Результат исследования оказался парадоксальным. Искусственный интеллект решил задачу через опровержение: он доказал, что уравнения работают не всегда, и нашёл условия, при которых они ломаются. Алгоритм смоделировал ситуацию, когда жидкость за конечное время достигает бесконечной скорости (что противоречит законам физики), опровергнув гипотезу об универсальности математической модели. Как отмечает издание Science, этот прорыв стоил около 10 миллионов долларов. За 88 часов непрерывной работы нейросетевые агенты обменялись тремя миллионами сообщений и сгенерировали 130 миллиардов токенов. OpenAI объявила, что не претендует на миллионный приз от Института Клэя.

Может ли нейросеть подсматривать решения у пользователей

Триумф OpenAI сразу вызвал сомнения в его самостоятельности. Издание The Verge обращает внимание на громкий скандал, который разразился за день до официального пресс-релиза корпорации. Математик из Нью-Йоркского университета Тристан Бакмайстер и исследователь компании Anthropic Левент Альпёге в течение последнего года интенсивно работали над этой же проблемой.

В своих поисках они использовали инструмент Codex, принадлежащий OpenAI. В конце августа учёные сумели найти решение для родственных уравнений Эйлера и начали переводить доказательство со специфического машинного языка в формат, понятный для академического сообщества.

3 сентября Бакмайстер написал письмо руководству OpenAI, сообщив о скорой публикации прорывного исследования, черновики которого учёные хранили в системах корпорации. По информации Би-Би-Си, именно после этого письма OpenAI сконцентрировала свою вычислительную мощность на задаче Навье—Стокса. Бакмайстер напрямую спросил у представителей компании, имела ли их новая модель доступ к приватным сессиям в Codex, однако не получил чёткого ответа.

Официально OpenAI заявляет, что не использовала конкретных пользовательских данных намеренно. Вместе с тем в блоге компании признаётся: обезличенная информация от работы математиков с их продуктами могла быть поглощена моделью во время обучения. Представитель OpenAI Себастьян Бубек отклонил обвинения в плагиате, заявив, что окончательные доказательства машины и людей существенно отличаются.

Почему решение таких задач искусственным интеллектом вредно

Независимо от того, имела ли нейросеть доступ к черновикам, сам факт решения Задачи тысячелетия за трое суток ставит под сомнение традиционные подходы в математике. Британская The Guardian замечает, что независимые исследователи лишены доступа к вычислительным мощностям стоимостью десятки миллионов долларов, поэтому конкурировать с корпоративными серверами становится невозможно.

Один из выдающихся математиков современности Теренс Тао описал этот кризис через меткую метафору. По его словам, ценность сложных задач заключается в самом процессе их решения, который развивает человеческий разум.

«Это всё равно что ходить в тренажёрный зал с целью поднять вес сто раз, — отмечает профессор. — Теперь же ИИ решает вопросы, не извлекая из них никакой ценности. Это как иметь машины, которые будут поднимать за вас штангу».

По мнению учёного, если алгоритмы начнут решать самые сложные проблемы с минимальным вмешательством человека, это может привести к ослаблению фундаментального понимания математики самими людьми.

• 0
• 0
• 0
• 0
• 0
• 0
• 0
• 0