Искусственный интеллект совершил прорыв, который многие уже окрестили триумфом технологий над чистым разумом. Американская компания OpenAI официально заявила: их внутренний программный комплекс сумел справиться с уравнениями Навье — Стокса. Это решение одной из семи легендарных «задач тысячелетия» издание Wall Street Journal назвало поиском «святого Грааля» для математического сообщества.
Суть проблемы, за которую Математический институт Клэя (США) готов выплатить миллион долларов, кроется не в незнании основ, а в их предельной сложности. Сами уравнения, описывающие движение воды и воздуха, известны ученым с позапрошлого века. Как поясняет ректор Университета Иннополис, физико-математик Александр Гасников, люди давно понимают, как моделировать потоки, но главный вопрос остается открытым: насколько эти формулы соответствуют реальности и можно ли гарантировать их математическую корректность в любых условиях. По мнению Гасникова, значимость этой задачи уступает лишь гипотезе Римана и проблеме P против NP. Ученые долго пытались найти опровержение, стремясь построить контрпример, и, похоже, ИИ помог им завершить этот поиск.
Напомним, что список «задач тысячелетия» был утвержден в Париже еще в мае 2000 года. Из всех семи головоломок человечество официально решило лишь одну — гипотезу Пуанкаре, что доказал российский гений Григорий Перельман (хотя от самой премии он отказался). Остальные задачи, такие как гипотеза Ходжа или вопрос о равенстве классов P и NP, все еще ждут своих героев.
Однако в этот раз героем стал алгоритм. Александр Гасников полагает, что ИИ фактически выполнил за людей ту черновую работу, которая требовала колоссальных вычислительных ресурсов: при наличии подсказок от ученых, нейросеть просто быстрее перебрала варианты, чтобы найти тот самый контрпример.
Иван Оселедец, возглавляющий Институт AIRI и декан факультета ИИ в МГУ, уточняет: ИИ решил не саму систему уравнений, а проблему их применимости. Ведь от точности этих моделей зависит проектирование всего — от авиалайнеров до дамб. Суть открытия в том, что уравнения не всегда адекватны физической реальности. Оселедец приводит пример с кофе: если закрутить жидкость в стакане определенным образом, возникнет «водоворот» (сингулярность), при котором, согласно формулам, скорость и разлет частиц устремятся в бесконечность, что невозможно в жизни. Математики годами работали над этим, и, по словам Оселедеца, было очевидно, что ответ будет найден в ближайшее время.
Николай Андреев из Математического института им. Стеклова РАН добавляет, что ИИ способен создать «выпуклую оболочку» накопленных знаний, что и привело к прорыву. Он также признал, что многие ученые не надеялись увидеть решение этой проблемы при своей жизни.
Техническая сторона триумфа поражает. В OpenAI использовали армию из 10 тысяч автономных агентов, чьи возможности превосходят даже перспективную модель GPT-6 Astra. Процесс занял всего 88 часов активного поиска и еще 17 часов на строгую проверку через язык программирования Lean. В ходе «битвы» агенты обменялись почти пятью миллионами сообщений, потребив около 300 миллиардов токенов. Итого на саму задачу Навье — Стокса ушло 130 миллиардов токенов.
Механика решения напоминает природное явление: в жидкости формируется вихрь, напоминающий спагетти, где центральная часть сжимается, а скорость вращения растет до бесконечности, но при этом соблюдается баланс сил давления и вязкости.
Этот успех вызывает тектонические сдвиги в науке. The New York Times пишет, что ИИ претендует на роль, превосходящую возможности лучших математиков планеты. Профессор ВШЭ Юлий Ильяшенко отмечает, что если раньше ИИ справлялся с задачами школьного уровня, то теперь он вступает в высшую лигу. Себастьен Бубек из OpenAI утверждает: теперь любой ученый может предложить модели открытую задачу, и шансы на успех составляют 50 на 50.
Однако не все в восторге от такого прогресса. Знаменитый математик Теренс Тао сравнивает процесс решения задач с тренировкой в спортзале. По его мнению, если ИИ будет решать всё за нас, математики перестанут развиваться, ведь именно процесс поиска дает истинное понимание сути вещей. Использование «машин для поднятия весов» вместо собственных усилий может обесценить саму науку.
В научном сообществе также назревает конфликт. Профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер и его коллега Левент Алпоге также представили результаты, близкие к решению, используя модели Codex и Claude. В OpenAI заявили, что не подглядывали за их работой, но не исключают, что анонимные данные пользователей могли косвенно помочь обучению их систем.
Николай Андреев считает, что споры о «краже» вторичны. Главное — как это изменит науку. По его прогнозу, эпоха «математиков среднего звена», занимающихся рутиной, уходит. В будущем, возможно, останутся лишь «великие» — те, кто способен формулировать принципиально новые идеи, в то время как ИИ будет выполнять всю техническую проверку и поиск доказательств.
