Не только OpenAI: китайский ИИ решил математическую задачу, над которой учёные бились более 30 лет

Китайские учёные при помощи большой языковой модели искусственного интеллекта, которую разработали самостоятельно, нашли решение математической задачи мирового уровня. Событие охарактеризовали как важную веху в сфере научных открытий с использованием ИИ.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Группа исследователей под руководством профессора Сюй Дишэна (Xu Disheng) из Университета Большого залива и Шанхайской лаборатории ИИ представила доказательство гипотезы французского математика Этьена Гиса (Étienne Ghys) для трёхмерного случая — задача оставалась неразрешенной более 30 лет. В работе использовалась модель Intern-S2, созданная в Шанхайской лаборатории ИИ. Это первый случай, когда китайским исследователям удалось решить математическую задачу мирового уровня с помощью нейросети местной разработки. Прорыв, отметили учёные, стал результатом сотрудничества человека и машины, реализованного в рамках технического подхода, который сочетает универсальные и специализированные возможности ИИ.

Формализацию доказательства провели две группы исследователей Пекинского университета с помощью разработанной ими системы SHEAF. Если упростить, предложенная в 1995 году французским математиком Этьеном Гисом гипотеза касается вопроса о том, может ли поведение хаотических динамических систем определять их геометрическую классификацию. Долгое время она оставалась одной из ключевых нерешенных задач в теории динамических систем и своего рода образцом для поверки способностей ИИ к математическому мышлению. Успех, указывают эксперты, демонстрирует не только потенциал китайских моделей ИИ в передовых фундаментальных исследованиях, но и задаёт новый формат «сотрудничества человека и машины» в научной деятельности.

Источник изображения: Sumaid pal Singh Bakshi / unsplash.com

В ходе проекта модель Intern-S2 выполнила полный цикл задач от логических рассуждений и взаимодействия с человеком до формальной верификации. ИИ производил масштабные рекурсивные рассуждения и осуществлял итеративный поиск; учёные задавали общее направление работы, оценивали значимость различных продуктов и определяли перспективные пути решения. Модель проанализировала профильную научную литературу, разбила утверждение на отдельные задачи, параллельно исследовала различные варианты доказательства, проверила логические шаги и оперативно проверила множество возможных идей. Учёные подключили свой профессиональный опыт, чтобы доработать структуру, принять ключевые решения и обеспечить обратную связь, которая направила дальнейший ход работы модели.

Шанхайская лаборатория ИИ планирует оформить этот рабочий процесс как многоразовый модуль математической верификации для своей платформы научных исследований. Платформа включает большую языковую модель Intern-S2, ИИ-агентов, данные и реальное экспериментальное оборудование. Модель принимает на себя роль научного ассистента, который осуществляет проверку на всех этапах научного поиска в условиях реальных исследований. На практике данная платформа в одном из проектов помогла сократить цикл разработки в области электрохимического синтеза с 5–10 до 1–2 лет.

Подход применим к физике, химии, биологии и смежным дисциплинам, где ИИ ускоряет поиск решений методом проб и ошибок и расширяет горизонты человеческого мышления. Роль ИИ-моделей, уверены учёные, будет только возрастать — они могут брать на себя масштабные, рутинные и разветвлённые задачи: проводить проверочные расчёты, анализировать научную литературу, разбивать гипотезы на задачи и верифицировать отдельные этапы исследований.

Похожие достижения недавно продемонстрировала и OpenAI: компания заявила, что её ИИ решил задачу о существовании и гладкости решений уравнений Навье — Стокса, а также более 100 других открытых математических задач. Однако эти заявления вызвали споры в научном сообществе. Двадцать пять лауреатов Филдсовской премии предупредили о рисках для математических исследований, а позднее учёные обнаружили расхождения между текстовым доказательством OpenAI и его формализованной версией, хотя это само по себе не опровергает полученный результат.

Было интересно?
Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект

Источник