Изкуственият интелект постигна нов пробив в математиката, като намери доказателства за задачи, останали нерешени повече от половин век. Резултатите са представени в научното списание Science на 8 октомври 2026 г. и показват, че AI вече може не само да извършва сложни изчисления, но и да участва в откриването на нови математически закономерности.

В основата на откритието е система, наречена AlphaProof Nexus, разработена от екип изследователи, сред които специалисти от Google DeepMind.

Тя използва няколко AI агента, които работят съвместно, за да търсят доказателства на математически твърдения. Резултатите се проверяват чрез специализиран софтуер, способен да установява дали отделните логически стъпки са коректни.

Две загадки устоявали на математиците 56 години

При изпитанията AlphaProof Nexus е намерила решения на девет от 353 изследвани задачи, свързани с прочутия математик Пол Ердьош.

Особено впечатляващо е, че две от тях са останали отворени в продължение на 56 години.

Ердьош, един от най-продуктивните математици на XX век, е известен с огромния брой проблеми, които е формулирал и оставил на следващите поколения учени.

Някои от тези задачи изглеждат сравнително прости на пръв поглед, но доказването им изисква изключително сложни математически разсъждения.

Новата система е успяла да намери доказателства и за 44 от 492 проверени предположения от Онлайн енциклопедията на целочислените редици (OEIS).

Изследователите съобщават и за резултати в области като алгебрична геометрия, оптимизация, квантова оптика и теория на графите.

Как AI доказва нещо, което хората не са успели?

Ключовата особеност на AlphaProof Nexus е, че системата не разчита единствено на генериране на отговори.

Обикновените езикови модели могат да допускат логически грешки, дори когато обясненията им звучат убедително.

Затова изследователите използват математическия софтуер Lean, който проверява формалните доказателства стъпка по стъпка.

Ако дадено доказателство съдържа логическа грешка или не изпълнява необходимите условия, проверката не го приема.

Така изкуственият интелект може да изпробва различни подходи, да отхвърля неуспешните и да продължава търсенето на математически издържано решение.

Технологията съчетава способността на AI да предлага нови идеи с прецизността на формалната логическа проверка.

Друга система се насочи към проблем за един милион долара

Новото изследване идва само месец след друго впечатляващо съобщение.

На 8 септември OpenAI обяви, че нейна експериментална система е разработила доказателство за прочутия проблем на Навие–Стокс.

Това е една от седемте задачи, включени в списъка на „Проблемите на хилядолетието“, за чието решаване Математическият институт „Клей“ е обявил награда от един милион долара.

Проблемът е свързан с уравнения, които описват движението на течности и газове. Те се използват в метеорологията, авиацията, инженерството и изследването на океанските течения.

Основният математически въпрос е дали при определени условия решенията на тези уравнения могат да развият особености, при които описваните величини стават неограничени.

Според OpenAI нейният модел е намерил доказателство, че подобна ситуация е възможна при определено гладко външно въздействие върху течността.

Компанията публикува математическото изложение и формализирана версия на доказателството, но окончателното научно признаване на резултата изисква независима оценка. Наградата от един милион долара не е присъдена.

Ще замени ли изкуственият интелект математиците?

Въпреки впечатляващите резултати учените предупреждават, че автоматичното намиране на доказателство не е равнозначно на пълно научно разбиране.

Математическите открития изискват не само проверка на логическата коректност, но и обяснение защо даден резултат е важен, как се свързва с вече известните знания и какви нови въпроси поставя.

Освен това AI системите все още се нуждаят от внимателно формулирани задачи, подходящи инструменти и човешка експертна оценка.

Но последните постижения подсказват, че изкуственият интелект може да се превърне в мощен научен партньор.

Вместо да прекарват години в изпробване на отделни математически подходи, изследователите биха могли да използват подобни системи, за да проверяват хиляди възможности и да насочват усилията си към най-обещаващите решения.