Буквально недавно компания отчиталась, что её новая супер-крутая ИИ-модель получила доказательство для проблемы Навье — Стокса: одного из самых известных нерешённых вопросов математики. Но теперь всплыли кое-какие подробности.
Оказалось, что над близкой задачей почти год работали настоящие учёные Тристан Бакмастер и Левант Альпёге. Первый является профессором NYU, второй — математик, работающий в Anthropic.
В работе они использовали Codex от OpenAI и Claude от Anthropic как исследовательских помощников: развивали математические аргументы и проверяли результаты. То есть их рабочие материалы проходили через ИИ-сервисы. (Этот момент запоминаем)
По словам Бакмастера, к 22 августа они получили важные результаты для уравнений Эйлера и других близких к Навье — Стоксу уравнений. Это ещё не было решением самой проблемы, но серьёзно продвигало выбранный ими подход.
Затем кто-то запостил твит, будто Anthropic близка к решению задач тысячелетия. Позже выяснилось, что речь шла о работе этих двух математиков, а не об официальном проекте Anthropic. Но недостоверные слухи приняли за правду в OpenAI, поэтому они запустили свой проект, чтобы стать первыми.
Бакмастер связался с математиком OpenAI Себастьяном Бубеком и объяснил, что работа ведётся лично, а не от имени Anthropic.
Дальше начинается история, которую сам Бакмастер изложил в публичном заявлении:
Через три дня Бубек позвонил ему и сообщил, что их экспериментальная модель получила доказательство для Навье — Стокса, и предложил два варианта развития событий:
1) Математики публикуют свой результат со своими решениями по Эйлеру, а более громкое объявление о решении задачи тысячелетия достаётся OpenAI.
2) Бакмастер публикует доказательство без своего коллеги Леванта Альпёге, потому что тот работает на конкурентов в Anthropic. И при этом должен указать, что результат получила нейронка OpenAI.
Как вы понимаете, оба варианта из загадки про два стула. Поэтому Бакмастер отказался от предложений и заявил, что если OpenAI так сделает, то он публично расскажет о произошедшем. В ответ Бубек якобы начал угрожать учёному словами: «Зачем тебе разрушать свою карьеру?» и «Если ты не хочешь, чтобы я был добрым, то я могу и не быть добрым».
После этого математики публикуют свои результаты, а Бакмастер также публикует заявление с изложением конфликта и вопросами о том, могли ли их неопубликованные материалы из Codex повлиять на модель OpenAI.
А затем OpenAI публично и торжественно объявляют, что их новая модель с помощью 10 тысяч ИИ-агентов решила тысячелетнюю задачу за 88 часов.
И о чудо, в доказательстве OpenAI обнаружились сходные идеи с подходом, который развивали Бакмастер и Альпёге. То есть подозрения, что OpenAI мог украсть из Codex их работу только усилились. В компании заявили, что не имели доступа к неопубликованным работам учёных, но при этом признали: «Мы не можем исключить, что обезличенные данные, полученные в результате использования ими наших продуктов, помогли улучшить наши модели».
В итоге вся эта история породила огромный скандал, который прямо сейчас бурлит в интернете. И если опасения Бакмастера подтвердятся, это может серьёзно подорвать доверие к Codex, ChatGPT и OpenAI.
А теперь кратко: > Математики целый год работали над одной из самых сложных нерешённых задач > Черновики их проекта проходили через сессии Codex > У OpenAI потенциально есть данные этих сессий > Внезапно просачивается слух, что Anthropic решила задачи тысячелетия > OpenAI после этих слухов запускает собственный проект > Один из учёных пишет в OpenAI, чтобы разъяснить, что происходит > Через несколько дней OpenAI звонит ему > «Забавная история: наша модель тоже получила доказательство для Навье — Стокса, используя похожий подход» > «Вы обучали свою модель на наших сессиях?» > «Ну как бы нет, но как бы возможно»
Ещё одна нерешаемая задача тысячелетия нарисовалась - так кто же в итоге нашел доказательство для Навье-Стокса? Одна из вышеупомянутых команд или ИИ?
Это сообщение отредактировал lion9 - 9 сен 2026 в 07:25
Решение этой задачи (доказать или опровергнуть существование глобального гладкого решения задачи Коши) принесёт тому, кто её решит, премию в 1 миллион долларов США.
Что ещё раз подтверждает, что творческого там нет ничего, они используют огромную базу данных заложенную в неё и промт (по сути алгоритм выполнения задачи)
Размещено через приложение ЯПлакалъ
вот вообще не вижу в этом ничего зазорного. он не украл идею, а доработал. так работоет в любой науке. украсть - это опубликовать первым то, что у другого готовое лежит на полке. да и то таких случаев было полно, когда ученые сами отличные идеи на полках держат, а другие в это время почти теми же методами приходят к такому же выводу, а затем первыми публикуются.
Математики решали задачу через openai? Чего они тогда возмущаются? Им же OpenAi помогала решить задачу и в итоге сама решила ее до конца
Размещено через приложение ЯПлакалъ
Что ещё раз подтверждает, что творческого там нет ничего, они используют огромную базу данных заложенную в неё и промт (по сути алгоритм выполнения задачи)
так в этом и есть суть современного ии. это не хорошо или плохо, это факт. да и не уверен я что нам бы хотелось ии, который реально умеет думать, а не просто анализировать, т.к. это уже явно gqjlen отсылки к терминатору и матрице.
Собственно кто то удивлен? Мы с Сири/гуглом ходим , пользуемся чатГпт/алисой/грогом. Кто то понимает что собственно сказанное вами не секрет ваааще, как и созданое на компе открыто для большого брата? А самая вишенка - с нами борется защищая свои лицензии и не дай бог мы чето запиратим… а сами за наши деньги пиздят у нас. И добавлю , с нашего согласия! Кто то хоть раз читал лицензию или соглашение когда че то ставим на комп?я думаю как 99,99% пользователей ставим галку прочитано и идем дальше. А сейчас «аа ктоооо этоооо сдеееелал?!»
Ну как бы IA для того и делали, чтобы на основе уже имеющейся информации генирировать что-то новое.
Другими словами ИИ может собирать проходящие через него идеи и анализировать их, а перспективные ёщё и доводить до ума? Похожая система еще в романе Снегова "Люди как боги" описана.
Если бы ученые сами на бумажке искали решения, то это их достижение. А если с помощью ИИ то придется делиться открытием. И ничего ужасного в этом нет.
Размещено через приложение ЯПлакалъ
Что ещё раз подтверждает, что творческого там нет ничего, они используют огромную базу данных заложенную в неё и промт (по сути алгоритм выполнения задачи)
Бля я работаю с ИИ он даже картинки видит не так как мы, (он вообще их не видит по сути) поэтому думать что ИИ может чего то там нарисовать это долбоебизм лютый. Он работает только с базами данных и настройками. У ИИ отсутствует АБСТРАКТНОЕ мышление, именно оно делает нас людьми и отвечает за все, за тотально все от науки до искусства. Дык у ИИ его нет, вот нет и все. Так же как и нет у животных, есть зачатки абстрактного мышления у некоторых но и только. Животное не может думать о смерти или завтрашнем дне. Вот и ИИ так же нет у него абстрактного мышления. Он работает статистически, сопоставляет паттерны из базы данных и выдаёт комбинации
Поэтому ИИ к примеру когда ему даёшь картинку он путается если нет точного аналога что бы "узнать"
А вы про какое то творчество, все "творчество" ИИ это умение сопоставить в своей базе и обучении то, что там есть. Это как сказать что вот кисточка она творческая или линейка охуеть умная. В науках ему ИИ проще, там все таки формулы математика и ему там легче следовать заложенным алгоритмам. Но все равно люди умнее, да мы не можем быстро считать или из базы что то написать и объём знаний у одного человека не такой громадный, но вот в поискать нетривиальных решений человек впереди, у него есть абстрактное мышление.
О какой проблеме вообще идет речь? Ни слова... Проблемы Навье — Стокса? Кто они такие и почему это должно быть интересно? Тоже не слова...
Уравнения Навье—Стокса — основные уравнения гидродинамики. Если уметь эффективно решать их численно, можно моделировать всё от погоды до гиперзвуковых аппаратов. Проблема в том, что турбулентность порождает огромное количество масштабов и хаотически усиливает малые ошибки - привет долгосрочному прогнозу погоды. А на гиперзвуке добавляются ударные волны, сильная сжимаемость, нагрев и химические реакции - привет вычислительной аэродинамике.
Задача тысячелетия ещё фундаментальнее: неизвестно, всегда ли трёхмерные уравнения Навье—Стокса имеют глобальное гладкое решение или за конечное время может возникнуть сингулярность. К сожалению, хотя oнa чрезвычайно важна для математики и фундаментальной теории турбулентности, её решение вовсе не означает, что мы внезапно научимся идеально считать погоду, турбулентность или гиперзвуковые аппараты. Но кто знает, может ИИ знает?
Другими словами, сейчас уравнения Навье—Стокса численно решают, например, при прогнозировании погоды или расчёте аэродинамики самолётов. Здесь достигнут огромный прогресс, но в турбулентных системах далеко вперёд по времени предсказывать поведение часто не получается: малые погрешности быстро накапливаются, и конкретное решение теряет предсказательную силу. При этом существует ещё более фундаментальный математический вопрос: мы вообще не знаем, всегда ли для трёхмерных уравнений Навье—Стокса гладкое решение существует при сколь угодно больших временах или при некоторых начальных условиях за конечное время может возникнуть сингулярность. Если возможен второй вариант, это уже принципиальное свойство самих уравнений, которое нельзя устранить простым увеличением мощности компьютеров.
Mатематический blow-up не обязательно означает, что реальная жидкость «уходит в бесконечность» или что практический расчёт физически невозможен. Скорее это означало бы, что классическое гладкое описание Навье—Стокса в некотором смысле перестаёт быть достаточным.
Это сообщение отредактировал kurtosis - 9 сен 2026 в 08:13
А у меня комп сегодня ночью сам включился, купил 2 дня назад сборку. Я так охренел от этого факта, что аж уснуть часа 2 не мог!
Размещено через приложение ЯПлакалъ
Я в этой истории смотрю прежде всего на результат: если использование ИИ, чужих наработок, подсказок и накопленного математического знания в итоге действительно привело к решению задачи тысячелетия — само по себе это скорее достижение, чем проблема. В конце концов, любая ИИ-модель обучена на трудах огромного числа инженеров, математиков и учёных, и никто не утверждает, что их вклад от этого исчезает.
Но здесь есть принципиально другой вопрос — кому в итоге будет приписано само решение. Если конкретные неопубликованные идеи исследователей действительно оказались существенной частью доказательства, то это уже вопрос не о том, «можно ли ИИ пользоваться человеческими знаниями», а об авторстве, научной этике и корректном признании вклада.
Поэтому для меня главный критерий простой: все способы хороши, если они действительно помогли решить задачу, но происхождение ключевых идей должно быть прозрачно, а заслуги — распределены честно. Иначе скандал будет не вокруг ИИ как инструмента, а вокруг того, кто и на каких основаниях присвоил себе результат.
А настолько ли важны решения всех этих математических «загадок тысячелетия» как это помпезно преподносят? Или это в масштабах человечества настолько незначительная вещь интересующая лишь микроскопический пласт фундаментальных учёных, которые чтобы хоть как-то оправдать свои исследования, надувают из воздушного шарика решения целый дирижабль якобы величайшего открытия?
Размещено через приложение ЯПлакалъ
А настолько ли важны решения всех этих математических «загадок тысячелетия» как это помпезно преподносят? Или это в масштабах человечества настолько незначительная вещь интересующая лишь микроскопический пласт фундаментальных учёных, которые чтобы хоть как-то оправдать свои исследования, надувают из воздушного шарика решения целый дирижабль якобы величайшего открытия?
Это немного не по сути обсуждаемого вопроса. Здесь спор не о том, заслуживают ли задачи тысячелетия пафоса и насколько быстро их решение улучшит жизнь человечества. Вопрос в другом: кто именно получил результат, на чьих идеях он основан и кому в итоге должно принадлежать авторство.
Но если отвечать и на ваш вопрос: фундаментальная математика почти никогда не обязана иметь немедленное прикладное значение. Ценность таких задач в том, что попытки их решить развивают новые методы, теории и инструменты, а их практическое применение нередко появляется спустя десятилетия. История математики полна идей, которые сначала казались занятиями узкого круга специалистов, а потом становились основой физики, криптографии, вычислений и технологий.
Поэтому можно спорить о чрезмерном пафосе вокруг «задач тысячелетия», но это никак не снимает исходного вопроса: если результат действительно выдающийся, тем более важно честно разобраться, кому принадлежат ключевые идеи и само решение.
Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии. Авторизуйтесь, пожалуйста, или зарегистрируйтесь, если не зарегистрированы.
8 Пользователей читают эту тему (1 Гостей и 0 Скрытых Пользователей)
yaplakal.com