ИИ покорил математику — теперь он берётся за остальные науки

Какие задачи проверяли

На прошлой неделе Томпсон выступил в MIT с докладом о том, как развиваются вычислительная техника и искусственный интеллект. За полчаса он изложил доводы в пользу того, что ИИ может изменить сразу несколько научных областей.

В новом исследовании Томпсон вместе с аспирантом Габриэлем Мансо и научным сотрудником Клаудио Майринком Вердуном проверил, могут ли модели OpenAI решать теоретические задачи из научных работ. В выборку вошли задачи, опубликованные онлайн с декабря 2025-го по май 2026 года. Исследователи тестировали модели o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 и GPT-5.5.

Решения этих задач появились в работах, опубликованных уже после даты завершения обучения GPT-5.5 и более ранних моделей. Поэтому модели должны были находить ответы самостоятельно, а не воспроизводить сведения из обучающих данных. Опубликованные работы использовали как эталон для проверки, а доступ в интернет моделям закрыли, чтобы они не могли искать решения онлайн.

Исследование охватило ограниченный круг областей: учёные выбрали те, где модели могут рассуждать без симуляций и экспериментов. Однако результаты показывают, что перемены, которые уже происходят в математике, могут затронуть и другие разделы науки, опирающиеся на математику и теорию.

Что происходит в математике

В прошлом месяце OpenAI сообщила, что ещё не выпущенная модель решила давнюю сложную математическую задачу Навье — Стокса. Она связана с уравнениями, описывающими движение жидкости. История вызвала споры: математик из Нью-Йоркского университета, работавший с другим учёным, связанным с Anthropic, обвинил OpenAI в том, что компания опередила их и объявила о решении, узнав об их продвижении.

Позже OpenAI и другие организации сообщили о сотнях новых решений давних математических задач. Это вызвало кризисные настроения в научном сообществе. Некоторые математики призвали ограничить применение ИИ: по их словам, сам процесс решения задач может быть не менее полезен, чем готовый ответ.

ИИ в теории и экспериментах

Томпсон считает, что развитие ИИ в других областях, как и в математике, принесёт и пользу, и проблемы. Теоретические открытия иногда становятся основой практических достижений в науке, и более широкое применение ИИ может ускорить такие переходы.

Некоторые известные исследователи ИИ уже основали лаборатории, изучающие применение ИИ в науке, а крупные ИИ-лаборатории расширяют научные исследования. Они изучают, как дать ИИ возможность проводить реальные эксперименты наряду с теоретическим анализом. ИИ может взять на себя решение некоторых ключевых задач, но, по мнению исследователей, специалисты всё равно понадобятся: им предстоит осмысливать результаты и проверять их обоснованность.

«Нам по-прежнему нужны люди, которые будут предлагать хорошие идеи и связывать факты», — говорит Мансо. Он добавляет, что на очень сложных задачах ИИ может ошибаться. OpenAI, например, после публикации отозвала несколько решений из своего последнего набора данных. Поэтому необходимо проверять проделанную работу: модель может назвать ответ правильным, но при изучении полного решения окажется, что это не так.