Гений в действии: как ИИ помог доказать гипотезу Какея

Недавно в научных кругах случилось нечто действительно захватывающее. Теренс Тао — один из самых умных людей на планете, и Хавьер Гомес-Серрано — авторитетный математик, известный своими исследованиями в области задач Навье-Стокса, объединили усилия с DeepMind для того, чтобы попытаться доказать гипотезу Какея. Давайте разберемся 💃

Гипотеза Какея — это задача из области геометрии, которая изучает минимальные размеры множеств, внутри которых можно провести отрезки в любых направлениях, не выходя за пределы множества. Вроде бы всё просто, но задача не решена до сих пор, и именно в этом её привлекательность для математиков. Задача заключается в том, чтобы найти такие множества, которые имеют минимальные размеры, но при этом позволяют создавать отрезки во всех возможных направлениях.

Теперь представьте, что у вас есть мощный ИИ, который может сгенерировать новые примеры таких множеств и помочь с доказательством. И вот тут на сцену выходят инструменты от DeepMind: Gemini Deep Thinking, AlphaEvolve и AlphaProof.

Для того чтобы подойти к решению гипотезы Какея, нужно не просто понять теорию, но и создать реальный пример множества. Тут-то и вмешались ИИ-системы.

• AlphaEvolve взял на себя роль генератора идей, создав новую конструкцию множества Какея в конечных полях
• Gemini Deep Thinking взял на себя проверку: он доказал корректность этой конструкции. То есть, можно было не только увидеть, что идея работала, но и подтвердить её правильность
• AlphaProof завершил работу, формализовав доказательство в системе Lean и полностью верифицировав его

Почему это важно?

Этот случай сильно отличается от того, как мы привыкли видеть «магические» заявления от ИИ, как это делает OpenAI, когда говорит, что GPT-5 открыла «новую математику». Всё-таки важно не просто заявить о каком-то открытии, а показать процесс. Здесь мы видим полноценный цикл: от гипотезы до формализованного доказательства.

Когда ИИ помогает не только генерировать идеи, но и проверять их, а затем формализовывать доказательства, мы находимся на пороге новых научных открытий.

Data Science