Лауреат Филдсовской премии изложил, в чём ИИ действительно силён в математике — и на что у него совсем нет нюха
Тимоти Гауэрс опубликовал сегодня длинную запись о том, какие математические задачи большие языковые модели выполняют хорошо, а какие нет. Его список сильных сторон конкретен: находить примеры и контрпримеры к гипотезам, применять стандартные рассуждения, уже имеющиеся в литературе, и за счёт одной лишь скорости просматривать места, куда человек не стал бы и заглядывать. Пробел, который он выделяет, он сам называет нюхом — то чутьё, которое подсказывает математику, что выбранная линия атаки никуда не ведёт, прежде чем на неё уйдут недели. Модели, утверждает он, гоняются за тупиками и часто сводят задачу к более узкой подзадаче, не продвигаясь по существу. Он опирается на собственную переписку с GPT-5.6 Pro, а не на формальный тест.
Почему это важноЗапись выходит посреди шумных двух недель вокруг ИИ и математики и оказывается самым полезным высказыванием в них, потому что это ни пресс-релиз, ни отмахивание. Гауэрс описывает разделение труда, а не таблицу результатов: машина покрывает пространство поиска, человек решает, какую его часть покрывать стоит. Это объясняет и то, почему сообщения о решённых задачах раз за разом встречают возражения математиков. Поиск находит результаты, которые и без того были почти достижимы, — это настоящий вклад, но не та часть работы, которую имеют в виду, когда называют задачу трудной.
Читайте в приложении — бесплатно, 9 языков
Похожие новости
США собрали 16 стран, чтобы поставить ИИ в центр науки.2026-10-05Пять открытых задач пали в обычном окне чата.
2026-10-05Сырые модели решили задачи, которые не берёт их отточенная версия.
2026-10-04Обычные фотографии вывели модель на 70% в тесте на логику.
2026-10-04Google вывел свои чипы для ИИ на орбиту ради проверки на прочность.
2026-10-03