ChatGPT и 23-летний энтузиаст решают 60-летнюю математическую задачу

ChatGPT решил сложнейшее математическое уравнение Чат боту потребовалось всего 80 минут до этого с ним бились 60 лет При чем нейронка использовала давно известную формулу которую ранее никто не использовал для этой задачи КиберХаб БотGPT

ChatGPT решил одну из проблем Эрдёша над которой математики бились 60 лет 23 летний Лиам Прайс с помощью подписки на ChatGPT Pro и одного промпта к модели GPT 5 4 Pro получил решение задачи номер 1196 из списка проблем Пола Эрдёша Задача оставалась нерешённой около 60 лет и касалась примитивных множеств целых чисел наборов в которых ни одно число не делится на другое нацело Эрдёш выдвинул гипотезу о нижней границе суммы связанной с такими множествами она стремится к единице по мере роста чисел До этого момента гипотезу не удавалось полностью доказать хотя существовали частичные результаты У Прайса нет углублённого математического образования Он просто ввёл условие задачи в чат с моделью в один заход Модель потратила на генерацию решения около 1 часа и 20 минут Полученное доказательство было опубликовано на сайте erdosproblems com посвящённом открытым проблемам Эрдёша В решении GPT 5 4 Pro применила формулу известную в смежных областях математики но ранее не использовавшуюся для конкретно этой задачи Подход модели отличался от предыдущих попыток профессиональных математиков Существовала стандартная последовательность действий с которой начинали все кто раньше брался за эту задачу ИИ модель пошла совершенно другим путём объяснил математик Теренс Тао В ноябре стало известно что ChatGPT продолжил консультировать пользователей о медицине и финансах несмотря на запрет Задонатить через бота Patreon Boosty

23 летний энтузиаст без профильного образования решил сложную задачу над которой математики думали 60 лет с помощью ChatGPT Pro ИИ предложил корректное доказательство после одного запроса Эксперты отмечают что модель применила неожиданный метод который ранее не рассматривался людьми хотя сам вывод пришлось доработать и уточнить специалистам По мнению математиков открытие может иметь более широкие применения и предлагает новый подход к анализу числовых структур Scientific American AI science

Доказательство 60 летней задачи Эрдеша которое сделала GPT 5 4 Pro внезапно начало переноситься и на другие его задачи В середине апреля появилась новость о том что GPT 5 4 Pro под руководством математика Лихтмана всего за полтора часа решила задачу Эрдеша номер 1196 которая была открыта с 1968 года А вчера Джаред Лихтман анонсировал статью в которой показал что это доказательство с некоторым человеческим усовершенствованием открыло дорогу к решению еще нескольких проблем Эрдеша включая ту которая также была открыта около 60 лет до этого Дело в том что GPT 5 4 использовала для доказательства очень необычный метод которым люди долго не пользовались Модель предложила рассматривать элементы примитивного множества через цепи Маркова тогда как в прежней литературе использовали в основном жесткие аналитические оценки и комбинаторные разбиения Лихтман написал Это пожалуй один из первых примеров доказательства созданного искусственным интеллектом оказающего последующий эффект который мы все еще изучаем x com jdlichtman status 2050460077904285789 s 46 t pKf FxsPGBd YMIWTA8xgg

GPT 5 4 Pro взломала 60 летнюю задачу Эрдеша Теперь этот метод решает другие проблемы GPT 5 4 Pro взломала 60 летнюю задачу Эрдеша Теперь этот метод решает другие проблемы GPT 5 4 Pro решила задачу Эрдеша и это оказалось не разовым трюком В середине апреля появилась громкая история GPT 5 4 Pro под руководством математика Джареда Лихтмана за полтора часа нашла доказательство задачи Эрдеша 1196 открытой с 1968 года Но самое интересное началось после Лихтман анонсировал новую статью где показал это доказательство уже доработанное человеком стало ключом к еще нескольким задачам Эрдеша Среди них есть проблема которая тоже оставалась открытой около 60 лет Почему это важно Потому что модель не просто перебрала известные приемы Она предложила необычный ход рассматривать элементы примитивного множества через цепи Маркова До этого в литературе в основном шли другим путем через жесткие аналитические оценки и комбинаторные разбиения То есть AI не просто угадал ответ Он подсветил метод который начал работать шире одной конкретной задачи Лихтман сформулировал это очень точно Это пожалуй один из первых примеров доказательства созданного искусственным интеллектом которое дало последующий эффект и мы все еще изучаем его последствия Вот здесь и начинается настоящая история про AI в науке Не когда модель решает одну задачу ради заголовка А когда ее идея начинает переноситься на соседние проблемы x com jdlichtman status 2050460077904285789 s 46 t pKf FxsPGBd YMIWTA8xgg