История началась с постов исследователя Себастьяна Бюбека, который работает в команде OpenAI for Science. Он рассказал, что GPT-5 (вероятно, в версии Pro) помогла найти решения нескольких «открытых» задач Эрдёша. На деле речь шла не о новых открытиях, а о том, что модель сумела сопоставить старые публикации с задачами, числившимися на сайте Erdos Problems как нерешенные.
Через несколько дней вице-президент OpenAI по продукту Кевин Уэйл пересказал историю еще менее точно. В его версии прозвучало, что GPT-5 «решила десять ранее не решенных задач Эрдёша». Это вызвало волну критики — математики и автор сайта, на котором собраны задачи, указали, что статус open на сайте означает лишь «мы не знаем решения», а не «оно неизвестно человечеству».
Бюбек быстро отреагировал, извинился, и опубликовал длинный разбор. Он подробно показал пример, в котором GPT-5 действительно нашла нужную классическую статью Поммеренке 1961 года, где лежал ответ на одну из задач. Себастьян добавил, что речь идет не просто о «поиске»: решение проблемы было спрятано в середине статьи и ссылалось на более раннюю публикацию, доступную лишь на немецком языке — GPT-5 нашла и ее, перевела, а затем суммаризовала результат. Аналогичным образом модель помогла и с другими задачами.
Ранее о том, как нейросети помогают находить уже решенные проблемы Эрдёша, рассказал легендарный математик Теренс Тао. Он считает, что в ближайшем будущем применение ИИ в науке будет именно таким — эффективно каталогизировать знания, накопленные учеными, чтобы не потерять ничего важного.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Источник: habr.com