На симпозиуме Future of Mathematics в Стэнфорде математик Джаред Дукер Лихтман рассказал о работе, в которой GPT-5.4 Pro помогла решить задачу Эрдёша 1196. Сам результат оказался важным не только из-за закрытия одной известной математической проблемы, но и из-за того, что предложенный моделью подход оказался применим к другим открытым гипотезам.
По словам исследователей, метод, найденный нейросетью, позволил продвинуться сразу в нескольких задачах из области теории чисел. Среди них оказалась гипотеза Эрдёша, Шаркёзи и Семереди, которая оставалась нерешённой около 60 лет.
Нейросеть выбрала нестандартный путь решения
История началась в апреле, когда 23-летний Лиам Прайс передал формулировку задачи Эрдёша 1196 модели GPT-5.4 Pro. После длительного рассуждения система выдала корректное доказательство, которое затем привлекло внимание профессиональных математиков.
Особенно интересным оказался не только сам ответ, а способ, которым модель подошла к задаче. Обычно такие проблемы переводили из теории чисел в вероятностную постановку, но GPT-5.4 Pro осталась в целочисленном пространстве и использовала функцию фон Мангольдта. Такой ход оказался неожиданным для специалистов и открыл новое направление работы.
Метод оказался шире одной задачи
После проверки доказательства математики обнаружили, что предложенный подход можно использовать не только для исходной задачи. В готовящейся статье исследователи показывают, что метод помогает решить ещё несколько проблем, связанных с примитивными множествами и цепями делимости.
Фактически GPT-5.4 Pro не просто дала одно решение, а предложила инструмент, который оказался полезен для целого класса задач. Именно это стало главным поводом для обсуждения: нейросеть впервые продемонстрировала результат, который дал заметный дальнейший эффект в математическом исследовании.
Доказательство пришлось переводить на человеческий язык
Несмотря на корректность результата, стиль доказательства оказался сложным для чтения. Модель подробно выводила вспомогательные утверждения и не всегда отделяла ключевые идеи от технических деталей.
Теренс Тао и другие математики позже разбирали текст и фактически адаптировали его для человеческого восприятия. Это показало важную проблему современных AI-систем: они уже могут находить нетривиальные математические решения, но их рассуждения пока не всегда удобно читать и использовать напрямую.
ИИ становится новым инструментом для математики
Случай с задачей Эрдёша показывает, что нейросети начинают играть более серьёзную роль в фундаментальных исследованиях. Раньше AI чаще рассматривали как помощника для вычислений, поиска литературы или проверки идей, но теперь речь идёт о генерации новых математических методов.
Эксперты считают, что такие системы не заменят математиков, но могут стать важным инструментом для поиска нестандартных подходов. Особенно ценным может оказаться умение ИИ предлагать решения, которые не следуют привычным маршрутам человеческого мышления.
Будущее AI-доказательств только формируется
Работа с GPT-5.4 Pro показывает, что математикам предстоит научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями. Важной задачей станет не только получение ответа, но и проверка, упрощение и объяснение AI-доказательств.
Если подобные подходы продолжат развиваться, искусственный интеллект может стать полноценной частью исследовательского процесса — не как самостоятельный автор науки, а как инструмент, способный открывать неожиданные пути к решению сложных задач.