В русскоязычном поле не так много авторов, которые разбирают математические расследования международного уровня. Но одно такое местечко всё же есть — это канал Яндекс Образования «Зачем мне эта математика?».

В прошлом году там рассказывали историю о том, как GPT-5 «решил» несколько задач Эрдёша. Тогда оказалось, что модель не создала новое доказательство, а нашла в научной литературе уже существующие решения и правильно связала их с задачами. Это было большим скандалом для OpenAI;

Но история на этом не закончилась. Недавно компания рассказала о другом кейсе: внутренняя reasoning-модель нашла контрпример к гипотезе Эрдёша о единичных расстояниях. Это базовая задача из комбинаторной геометрии.

Долгое время математики ожидали, что лучшие конструкции будут похожи на квадратную сетку. Модель предложила другой подход — с идеями из алгебраической теории чисел. Доказательство затем проверяли независимые математики, а к результату вышел отдельный разбор.

Для тех, кто занимается аналитикой данных и Data Science, это очень важный разбор, потому что здесь виден почти весь стек современного мышления о данных и моделях.

Такие истории хорошо показывают, что математика в AI — это язык, на котором формулируются задачи, ограничения, доказательства, метрики качества и способы проверки.

Больше таких разборов — в канале Яндекс Образования «Зачем мне эта математика?». Там пишут о математике в технологиях, Data Science, ИИ и реальных научных сюжетах. Подписывайтесь!