OpenAI впервые официально представила название своего следующего семейства моделей — Astra. Одновременно компания объявила, что внутренняя версия этой системы успешно решила 10 открытых задач в области математики и теоретической информатики. По данным разработчиков, над этими задачами математики не могли добиться прогресса как минимум 10 лет, а в большинстве случаев — значительно дольше.
Ключевые достижения модели
Среди решенных Astra задач стоит выделить несколько знаковых результатов:
- первое явное построение несофической группы;
- опровержение гипотезы жёсткости Конна;
- доказательство квантовой теоремы о параллельном повторении;
- доказательство гипотезы Эрхарта об объёме;
- первое с 1978 года улучшение общей верхней оценки плотности упаковки сфер.
В OpenAI утверждают, что Astra самостоятельно выстроила математические аргументы для всех этих доказательств. В дальнейшем исследователи совместно с моделью оформили полученные данные в научные статьи, а сама система выполнила формализацию доказательств на языке Lean. Этот язык используется для автоматической верификации математической корректности. Компания уже опубликовала соответствующие сертификаты и описание процесса рассуждений, отметив, что поиск всех решений потребовал вычислительных ресурсов на сумму около $2000 по тарифам Sol API.
Масштаб открытий и ограничения
Полученные результаты охватывают широкий спектр дисциплин, включая высокоразмерную геометрию, теорию групп, квантовую сложность вычислений, криптографию на решётках, теорию кодирования и экстремальную комбинаторику. В OpenAI подчеркивают, что, несмотря на успех, Astra пока не удалось справиться с задачами из списка «Проблем тысячелетия» — семью наиболее известными нерешёнными математическими вопросами, за решение каждого из которых назначена премия в $1 млн. Тем не менее, компания рассматривает достигнутые результаты как критически важный этап в развитии систем научного рассуждения.
Сейчас представленные доказательства ожидают тщательной проверки со стороны мирового математического сообщества. В OpenAI также отдельно подчеркнули, что считают некорректным приписывать полное авторство результатов людям. По их мнению, роль исследователей свелась к подготовке рукописей и формализации, в то время как сами фундаментальные решения были сгенерированы искусственным интеллектом.
