В Калифорнии прошло закрытое мероприятие, организованное исследователями в области искусственного интеллекта. На встречу пригласили 30 ведущих математиков со всего мира, чтобы протестировать возможности ИИ-модели o4-mini от OpenAI. Цель эксперимента — проверить, насколько глубоко алгоритм способен рассуждать в условиях, когда ему предлагают задачи, на решение которых он не был заранее обучен.
Математики под строгими мерами конфиденциальности разработали набор сложнейших задач, доступных лишь узкому кругу специалистов. Все участники подписали соглашение о неразглашении, а коммуникация велась через защищённые каналы.
Среди примеров — задача, предложенная профессором Университета Вирджинии Кеном Оно, которая, по его словам, соответствует уровню серьёзной докторской диссертации. Модель не только успешно справилась с задачей, но и предварительно сгенерировала более простую версию для «самообучения», что удивило ученого. Он отметил, что на аналогичное решение у человека могли бы уйти недели.
Другие участники подтвердили впечатляющие способности ИИ. Однако, по словам Иана Хуэй Хэ из Лондонского института математических наук, даже убедительные ответы ИИ нужно проверять: в математике форма подачи нередко влияет на восприятие доказательства.
Несмотря на высокую результативность, эксперты подчеркнули, что критическая оценка остаётся необходимой. Тем не менее, испытание побудило ученых задуматься о возможности предложить ИИ задачи еще более высокого уровня — те, над которыми и человечество пока не получило ответов.
Математики под строгими мерами конфиденциальности разработали набор сложнейших задач, доступных лишь узкому кругу специалистов. Все участники подписали соглашение о неразглашении, а коммуникация велась через защищённые каналы.
Среди примеров — задача, предложенная профессором Университета Вирджинии Кеном Оно, которая, по его словам, соответствует уровню серьёзной докторской диссертации. Модель не только успешно справилась с задачей, но и предварительно сгенерировала более простую версию для «самообучения», что удивило ученого. Он отметил, что на аналогичное решение у человека могли бы уйти недели.
Другие участники подтвердили впечатляющие способности ИИ. Однако, по словам Иана Хуэй Хэ из Лондонского института математических наук, даже убедительные ответы ИИ нужно проверять: в математике форма подачи нередко влияет на восприятие доказательства.
Несмотря на высокую результативность, эксперты подчеркнули, что критическая оценка остаётся необходимой. Тем не менее, испытание побудило ученых задуматься о возможности предложить ИИ задачи еще более высокого уровня — те, над которыми и человечество пока не получило ответов.
