Нейросеть OpenAI решила часть математической задачи тысячелетия о квантовой теории Янга — Миллса

Centrum Novum 🦅@centrumnovum Политика и власть13 ноября 2026, 14:05

🤖⚛️👨🏻‍🔬 ИИ превзошёл учёных: физики подтвердили доказательство одной из сложнейших теорий современной науки Искусственный интеллект OpenAI совершил выдающийся научный прорыв, сумев доказать существование четырёхмерной квантовой теории Янга-Миллса — фундаментальной математической основы физики элементарных частиц. Это одна из так называемых «Задач тысячелетия». Над этой проблемой десятилетиями работали ведущие учёные мира, однако добиться строгого доказательства им не удавалось. Теперь группа из пяти авторитетных физиков под руководством нобелевского лауреата Дэвида Гросса подтвердила корректность результата, полученного ИИ. Доказательство также прошло формальную компьютерную проверку в системе Lean. Особенно примечательно, что созданное искусственным интеллектом доказательство оказалось настолько масштабным и сложным, что даже проверявшие его специалисты признают: они пока не полностью понимают все его детали. Таким образом, ИИ смог не просто ускорить человеческие исследования, но и самостоятельно получить результат, осмысление которого теперь требует дополнительных усилий ведущих экспертов. Эксперты утверждают, что это качественно новый уровень интеллектуальных возможностей ИИ. Если раньше нейросети преимущественно рассматривались как инструменты, помогающие учёным обрабатывать информацию и выполнять вычисления, то теперь они способны самостоятельно совершать фундаментальные открытия на переднем крае человеческого знания. Искусственный интеллект постепенно становится самостоятельным источником научных результатов, способным преодолевать интеллектуальные барьеры, которые десятилетиями оставались непреодолимыми для людей. В отличие от человеческого мозга, искусственный интеллект не нуждается во сне, отдыхе или восстановлении сил. Вычислительные системы способны работать круглосуточно, без выходных и перерывов, одновременно решая огромное количество задач. Современные модели обладают колоссальными контекстными окнами, позволяющими анализировать целые библиотеки документов, научные публикации и массивы данных в рамках одной задачи. Они объединяют знания из математики, физики, биологии, химии, программирования и множества других дисциплин. Более того, такие системы можно масштабировать, запускать параллельно и непрерывно совершенствовать. #наука