![KILL[33.Rus]](/data/avatars/m/84/84884.jpg?1789115562){kind=avatar}
KILL[33.Rus]
Местный
OpenAI замахнулась на святое: ИИ «опроверг» гипотезу, на которой держалась информатика, и взялся за «проблему тысячелетия»
26 октября компания объявила, что её внутренние модели выдали результаты сразу в трёх областях: математике, информатике и физике .Звучит как начало научной фантастики, но есть нюанс: часть результатов уже выложена на GitHub и проверена в Lean, а часть засекречена до выводов независимых экспертов
Погнали разбираться, что именно они заявили и почему это может быть как прорывом, так и большим вопросительным знаком.
Математика: «локальное сглаживание» и волны, которые не хотят фокусироваться
Начнём с самого «спокойного» пункта. OpenAI заявила, что её модель доказала гипотезу локального сглаживания (local smoothing conjecture) во всех размерностях . Эта гипотеза, сформулированная ещё в 1991 году, описывает, как ведут себя волны при фокусировке: если сильно сжать волну в точку, она не может долго оставаться в таком состоянии, «размазывается» обратно.По словам компании, попутно это решает и гипотезу Какеи (Kakeya conjecture), а также гипотезу ограниченности Стейна (Stein’s restriction conjecture) . Напомню, что в 2025 году математик Ван Хун получила Филдсовскую премию как раз за доказательство гипотезы Какеи в трёхмерном пространстве . OpenAI утверждает, что её ИИ справился сразу со всеми размерностями.
Доказательство было получено 18 октября и на следующий день формализовано в Lean (система машинной проверки доказательств). Исходники выложены на GitHub, так что математическое сообщество может их изучать .
Информатика: «самая большая неожиданность за 20 лет»
А вот это уже громко. OpenAI заявила, что её модель опровергла гипотезу экспоненциального времени (ETH) .Если совсем просто: ETH утверждает, что для некоторых задач (например, 3-SAT, где нужно проверить выполнимость логических условий) не существует принципиально быстрого алгоритма. Даже самый умный метод будет тратить время, растущее экспоненциально с увеличением задачи. На эту гипотезу опираются сотни работ в теории графов, вычислительной биологии, базах данных и других областях. Она служит «линейкой» для доказательства того, что задача сложная .
Если OpenAI права, то «линейка» сломана. Некоторые задачи, которые считались принципиально медленными, могут оказаться решаемыми быстрее. Но тут важная оговорка: опровержение ETH не означает, что мы сразу получим быстрые алгоритмы. Оно означает лишь, что теоретический барьер, который считался непреодолимым, возможно, не так уж непреодолим .
Французский исследователь Себастьен Бюбек из OpenAI назвал это «возможно, самой большой неожиданностью» за свои 20 лет в информатике .
Проверять это будут не абы кто: Рассел Импальяццо и Рамамохан Патури (те самые люди, которые в своё время и сформулировали ETH), а также Райан Уильямс из MIT . Они уже написали открытое письмо, где подчеркнули: их участие это не «сертификация», а приглашение к независимой проверке. OpenAI согласилась финансировать конференцию по этому результату и выложила все данные .
Физика: «проблема тысячелетия», но с секретом
Самый интригующий пункт. OpenAI заявила, что её модель дала математическое доказательство существования квантовой хромодинамики (QCD) в четырёхмерном пространстве-времени, а также теории Янга-Миллса (чистой, без кварков) .Для контекста: уравнение Янга-Миллса это одна из семи «проблем тысячелетия» Института Клэя, за решение которой обещан $1 млн. Задача состоит из двух частей: доказать, что теория существует математически, и доказать наличие «массового зазора» (mass gap). OpenAI утверждает, что справилась с первой частью, но не со второй .
И тут начинается самое интересное. В отличие от математики и информатики, доказательство по физике не выложено публично. Его видели только пятеро физиков, собранных по просьбе OpenAI. Главой группы назначен Дэвид Гросс, нобелевский лауреат 2004 года как раз за работы по квантовой хромодинамике (открытие асимптотической свободы) .
Почему так? По версии OpenAI, группа Гросса сама решила сначала написать собственное объяснение, а уже потом публиковать материалы, сгенерированные ИИ. Компания называет это «новым этапом» в своей практике публикации, хотя для математики и информатики она поступила ровно наоборот, выложив всё сразу .
Что это значит (и чего это не значит)
Чего это не значит:- Это не подтверждённые открытия. Пока это заявления компании, которые проходят независимую проверку. Даже формализация в Lean гарантирует лишь то, что доказательство логически корректно в рамках перевода задачи на язык системы, а не то, что перевод точно соответствует исходной физической или математической постановке .
- Это не означает, что P ≠ NP или P = NP. ETH связана с этой проблемой, но опровержение ETH само по себе не решает её .
- Это не означает, что завтра появятся новые супер-алгоритмы. Теоретическое опровержение барьера это только первый шаг.
- Если результаты подтвердятся, это будет одним из самых серьёзных случаев, когда ИИ не просто помог человеку, а самостоятельно выдал результат, который меняет представления в целых областях.
- OpenAI явно пытается выстроить новый протокол взаимодействия с научным сообществом: привлекать «тех самых» экспертов, финансировать проверку, публиковать данные. Но делает это непоследовательно (физика засекречена, математика открыта), и это вызывает вопросы.
OpenAI замахнулась на три очень разные вершины. Математика выглядит наиболее «чистой»: доказательство выложено, проверено машиной, сообщество может изучать. Информатика самая громкая: опровержение ETH это удар по фундаменту, на котором держатся сотни работ. Физика самая загадочная: «проблема тысячелетия», но с закрытыми материалами и нобелевским лауреатом во главе проверки.Если хотя бы одно из этих заявлений подтвердится, это станет важной вехой. Если нет, это станет важным уроком о том, как (не) стоит объявлять о научных прорывах.
А вы что думаете? Это начало эпохи, когда ИИ реально двигает фундаментальную науку? Или пока больше похоже на пиар-ход с умными словами?
Делитесь в комментариях!
