Профессор математики Стивен Строгац признается, что с мая плохо спит. В начале сентября OpenAI объявила, что ее внутренняя модель, запустив около 10 тысяч агентов на 88 часов, решила задачу Навье — Стокса. А 6 октября компания отчиталась почти о 400 решенных проблемах, на каждую из которых ушло в среднем около трех часов вычислений.
Математик считает, что ИИ решает великие задачи, но отнимает у людей радость открытия
Профессор математики Корнеллского университета Стивен Строгац в эссе для The Atlantic описал кризис, который переживает его профессия. За несколько месяцев 2026 года модели OpenAI, по заявлению компании, решили задачу Навье — Стокса из списка «задач тысячелетия» и около 400 знаменитых открытых проблем. Строгац размышляет, что теряют математики, когда машина находит ответ раньше человека.
Tina Zhou / The Atlantic
Проблема четырех красок и компьютер. Спор о доказательствах, которые человек не может проверить сам, начался полвека назад. В 1976 году Кеннет Аппель и Вольфганг Хакен доказали знаменитую теорему о четырех красках. Для этого они перебрали на компьютере почти две тысячи конфигураций. Многие математики отказывались признавать доказательство, которое нельзя прочесть. Сомнения окончательно сняли лишь в 2005 году, когда Жорж Гонтье проверил это доказательство в системе формальной верификации Coq.
Решение проблемы Навье-Стокса, полученное моделью компании OpenAI. На рисунке — локальное несжимаемое движение. Оранжевым цветом обозначено более быстрое угловое вращение, бирюзовым — более медленное. Скорость циркуляции зависит от радиуса. Траектории демонстрируют спиральное движение внутрь и осевое растяжение.
Прикладные математики видят в ИИ новый инструмент, сравнимый с телескопом или микроскопом. Для «чистых» математиков все сложнее: машина находит истину, но отнимает у них поиск и радость открытия. Соавтор Строгаца Алекс Таунсенд собрал около 200 нерешенных задач по численной линейной алгебре, а затем еще 600 по всей прикладной математике. Он хотел, чтобы коллеги решили их сами, пусть и с помощью ИИ, раньше корпораций. Одни встретили идею с восторгом, другие обвинили его в том, что он отнимает задачи у будущих аспирантов.
Продолжение ниже
Видео
Продолжение
Логик Джастин Мур 19 лет возвращался к проблеме о неаменабельных группах и группе Томпсона F. В 2010 году он купил бутылку коньяка, чтобы открыть ее, когда задача будет решена. Теперь ее решила машина. Мур откроет бутылку, когда коллеги проверят и поймут доказательство, но понимает, что это будут скорее поминки, чем праздник. Сомнений, что коллеги найдут в машинном доказательстве ошибку почти нет.
Знать или понимать
OpenAI.
Строгац объясняет раскол тем, что прикладники и «чистые» математики по-разному ценят знание и понимание. Прикладнику важен верный ответ, даже если неясно, почему он верен. Для «чистого» математика только ответа без рассуждения недостаточно. Филдсовский лауреат Кертис Макмаллен написал Строгацу, что математика — не радиология: она ближе к искусству или философии, и суть ее — в человеческом понимании.
На собрании факультета аспирантка спросила Строгаца, в чем теперь смысл работы математика. Строгац склоняется к ответу, что смысл — в человеческой связи. Но вопрос глубже: если математические истины существуют где-то вне нас, в каком-то платоновском пространстве идей, то успехам ИИ стоит радоваться; если математика — творчество, мы теряем нечто драгоценное. Возможно, верно и то и другое. До сих пор открытие и радость открытия шли рука об руку, а теперь ИИ их разделяет. Что будет дальше, не знают ни Стивен Строгац, ни Джастин Мур. Кажется, ответа нет и у других математиков.
Загружаем