Китайский ИИ Intern-S2 помог доказать гипотезу Гиса, которой было более 30 лет
Модель Intern-S2 помогла доказать гипотезу Этьена Гиса 1995 года для трёхмерного случая
Нейросеть Intern-S2 китайской разработки помогла учёным доказать гипотезу французского математика Этьена Гиса для трёхмерного случая. Над этой задачей математики безуспешно работали больше 30 лет.
Профессор Сюй Дишэн из Университета Большого залива и Шанхайской лаборатории ИИ руководил исследовательской группой. Intern-S2 разработали в Шанхайской лаборатории ИИ. Раньше китайским исследователям не удавалось решить математическую задачу мирового уровня с помощью отечественной нейросети: здесь это произошло впервые. По словам учёных, успех стал плодом совместной работы человека и машины.
Гис сформулировал свою гипотезу в 1995 году. Если упростить, она задаёт вопрос: способно ли поведение хаотических динамических систем определять их геометрическую классификацию? Много лет эта проблема входила в число главных нерешённых задач теории динамических систем и служила своеобразным экзаменом на математическое мышление для ИИ.
Формализацией доказательства занялись две группы Пекинского университета: они использовали собственную систему SHEAF, пишет 3DNews.
Кто что делал в проекте
Модель прошла путь от логических рассуждений и диалога с людьми до формальной проверки результата. Она вела масштабные рекурсивные рассуждения и итеративный поиск, изучила профильную литературу, разделила утверждение на отдельные задачи, одновременно перебирала разные варианты доказательства и проверяла каждый логический шаг.
Учёные тем временем задавали общее направление, оценивали значимость промежуточных результатов и выбирали перспективные пути. Они же дорабатывали структуру доказательства, принимали ключевые решения и давали обратную связь, по которой модель корректировала работу.
Шанхайская лаборатория ИИ хочет превратить такой рабочий процесс в многоразовый модуль математической верификации. Он войдёт в её платформу для научных исследований, где собраны модель Intern-S2, ИИ-агенты, данные и реальное лабораторное оборудование. В одном из проектов эта платформа уже сократила цикл разработки в электрохимическом синтезе с 5–10 до 1–2 лет.
Учёные уверены, что подход подойдёт для физики, химии, биологии и смежных дисциплин, а роль ИИ будет только расти. Модели смогут взять на себя рутинные и разветвлённые задачи: проверочные расчёты, анализ литературы, верификацию отдельных этапов исследований.
О сопоставимых результатах недавно говорила и OpenAI. Компания утверждает, что её ИИ справился с задачей о существовании и гладкости решений уравнений Навье — Стокса и ещё с более чем сотней открытых математических задач. В научном сообществе это вызвало споры: 25 лауреатов Филдсовской премии предупредили о рисках для математики, а позже исследователи обнаружили расхождения между текстовым доказательством OpenAI и его формализованной версией. Сам результат это, впрочем, не опровергает.