В ночь на вторник OpenAI сделала то, чего в математике ещё не было: за один раз выложила 722 научные работы, которые, по её словам, написала не команда людей, а её собственная, ещё не выпущенная модель. Я прочитал первоисточник — и главная новость тут не в цифре 722, а в одном слове, которое легко пропустить.
Что именно случилось
Поздно вечером 6 октября OpenAI опубликовала в своём блоге и в открытом репозитории на GitHub каталог из 722 рукописей, сгруппированных в 372 семейства результатов. Всё это, по заявлению компании, получено в основном одной внутренней моделью, которую публике пока не показали. Модели задали около 4 000 задач; на каждый принятый результат в среднем ушло примерно три часа «размышлений» на уровне подписки ChatGPT Pro.
Среди заявленного — продвижение по задачам, над которыми математики бьются десятилетиями, и новые, более экономные способы считать: быстрее перемножать матрицы и целые числа. Звучит как переворот. Но давайте медленно.
Что конкретно заявлено
Пара примеров, чтобы было понятно, о чём речь:
- Результат про дзета-функцию Римана. Сразу уточню, чтобы не было сенсации на пустом месте: это не знаменитая гипотеза Римана, за которую обещан миллион долларов. Это более слабое, хотя и важное соседнее утверждение.
- Как быстрее перемножать большие матрицы и большие числа. Это не абстракция: именно умножение матриц лежит в основе работы нейросетей. Дешевле умножать — дешевле обучать и запускать ИИ, дешевле считать и рендерить видео.
- Старые открытые задачи из теории сложности и геометрии. Красивые заявки — но ровно те, которые теперь предстоит перепроверять руками.
Машинная проверка подтверждает форму доказательства — живым математикам ещё предстоит прочитать остальное © Владимир Баринов
Почему математики напряглись
Реакция коллег по цеху — сдержанная, местами резкая. Эндрю Сазерленд из MIT сказал прямо: пока модель не выпущена и результаты нельзя повторить, к заявлениям о том, что задачи решены «с одного захода», стоит относиться как к непроверенным — «покажите чеки». Консультативная группа при Институте перспективных исследований добавила: такая публикация — это начало проверки, а не её конец. И отдельная претензия: OpenAI не назвала, какая именно модель всё это сделала, — а без этого повторить опыт нельзя.
Что это значит по-простому
Коротко — для нас с вами и для бизнеса. Если хотя бы часть этих результатов подтвердят, выигрыш реальный: вычисления дешевеют (а с ними — обучение ИИ и генерация видео), важные куски программ можно будет строже проверять на ошибки, а маленькие команды смогут браться за задачи, на которые раньше не хватало ни людей, ни экспертизы. Но всё это — через «если подтвердят». Сегодня у нас на руках не прорыв, а заявка на прорыв.
Меня во всём этом цепляет даже не список теорем, а новый жанр: лаборатория разом вываливает сотни сырых результатов и говорит сообществу — разбирайтесь. Настоящая проверка начнётся только теперь, и займёт она не вечер, а месяцы. Выпустят модель, результаты повторятся у независимых людей — тогда и поговорим всерьёз. Пока — посмотрим.
