CHATGPT-5-PRO помог ученым доказать новую теорему.
Исследователь Openai Себастьян Бобек провел эксперимент с моделью GPT-5-Pro, которая привела к историческому прорыву по математике. Впервые искусственный интеллект не только воспроизводил некоторые результаты, но и, по его собственным, обнаружил новые доказательства и улучшил существующие границы в области выпуклой оптимизации.
Бобек дал искусственному интеллекту задачу недавней исследовательской статьи: «Являются ли кривые выпуклой оптимизации выпуклы?«В котором исследует поведение кривой оптимизации для гладких выпуклов функций. Речь идет о том, какие шаги градиента спускаются. Кривая значений функций ведет себя« хорошо » — она остается выпуклой и не организует тарелку с резким коллапсом. Такие пластины опасны на практике: алгоритм может остановиться преждевременно, полагая, что оно достигло минимального, хотя и все более высокий, хотя и все более высок.
Анализ GPT-5-PRO требовался 17 минут и предложил математические доказательства, указывающие на то, что выпуклость остается, когда шаг градиентного спуска составляет до 1,5/л, где L является постоянной липсита для градиента. Это улучшение в первоначальном результате авторов статьи, которые доказали, что поддерживают выпуклость всего до 1/л. Bubek проверил доказательство вручную и подтвердил его правильность.
В оригинальной версии статьи авторы показали, что выпуклость нарушается, когда шаги слишком велики и гарантированы, когда шаги достаточно малы. Промежуточные интервалы между этими порогами оставались открытым вопросом, который был в центре внимания сеанса Bubek с GPT-5-Pro.
Вскоре после эксперимента была опубликована обновленная версия той же статьи, в которой другой соавтор присоединился к авторам, и человеческое доказательство полностью закрыло вопрос: порог 1,75/л оказался точной границей. Bubek подчеркивает, что доказательство модели ИИ отличается от решения новой версии статьи, которая делает факт независимого математического вклада ИИ еще более ценным.
На фоне этой истории энтузиасты начали пытаться установить «модели на основе системных моделей»: открытое хранилище с инструментами и демонстрациями, по -видимому, устанавливает математические задачи ИИ и анализ полученных идей. Это еще один сигнал о том, что роль языковых моделей в теоретических дисциплинах увеличится.
Эксперимент Bubek демонстрирует важный поворотный момент: текущие модели уже способны не только рассказывать знаменитые, но и ввести оригинальные элементы в математические данные, даже если люди затем приводят результат к оптимальному пределу. Что касается математики и оптимизации, это сигнал для нового формата сотрудничества между человеком и искусственным интеллектом, в котором машина становится участником с полным режимом для научного процесса, а не только для вычислительного инструмента.
