Юра, тебя уделали!

 ===================================================
Текст создан методом двухъядерной компиляции (человек-автор + ИИ-сопроцессор). Оригинал на русском языке: https://alexsmail.blogspot.com/2026/10/blog-post_08.html

«Мама, я слышал, тебя уделали! Говорят, робот решил задачу, над которой ты работала всю жизнь!»

Именно этой беспощадной цитатой своего девятилетнего сына Скотт Ааронсон, один из ведущих мировых теоретиков квантовых вычислений, открывает свой пост «Мат-апокалипсис» (*The Mathocalypse*). «Мама» — это профессор компьютерных наук Дана Мошковиц, положившая годы на исследование знаменитой гипотезы об уникальных играх (*Unique Games Conjecture*). Ее сын оказался прав: 6 октября доказательство этой гипотезы появилось среди 372 масштабных математических статей, опубликованных компанией OpenAI в один присест.

Важная деталь: этот «дикий слив данных» не был чьей-то партизанской выходкой. Массовая выгрузка файлов была санкционирована сверху — по прямой рекомендации экспертного совета OpenAI, в который входят такие выдающиеся ученые, как лауреат Филдсовской премии Тимоти Гауэрс и физик-теоретик Эдвард Виттен.

Дана далеко не единственная, кого зацепило этой взрывной волной. В том же архиве содержатся решение проблемы Ааронсона — Куперберга (сформулированной самим Скоттом еще в 2007 году), доказательство $L = BPL$, умножение матриц за $O(n^{9/4})$, закон двумерной площади (*2D area law*) и падение многих других барьеров, казавшихся незыблемыми. Мат-апокалипсис наступил.

### «Инопланетная абракадабра» и телепорт на вершину горы

Открыв доказательство своей гипотезы, Дана Мошковиц написала мужу сообщение с жалобой на то, насколько ужасно и нечитаемо написана статья: «Ощущение такое, будто ее писал человек под психоделиками. Всё невероятно запутано… Изобретен совершенно новый, безумный код проверки шума. Это какая-то инопланетная абракадабра».

Прочесть этот текст без помощи искусственного интеллекта было физически невозможно. К следующему дню Дана в общих чертах разобралась в доказательстве, но лишь потому, что другая нейросеть — GPT-6 Astra — помогла ей извлечь и собрать воедино ключевые утверждения, хаотично разбросанные по всей статье.

Журнал *Quanta Magazine* подобрал для этой ситуации идеальную метафору. Представьте, что вас телепортировали на вершину горы. Вокруг сплошной туман, вы не понимаете, как эта гора связана с другими вершинами, а снаряжения у вас нет. Если бы вы поднимались сами, ваш организм адаптировался бы к высоте; по пути вы изобретали бы инструменты, находили тайные тропы и открывали редкие растения. Но теперь вы просто стоите в темноте на вершине, а создатель телепорта буднично сообщает вам, что машина исследует дикую природу лучше любого человека. Мы получили результаты, но потеряли сам путь к ним.

Ааронсон добавляет еще одно блестящее сравнение: представьте охотника-собирателя, который всю жизнь учился выживать в суровых джунглях. И вдруг прямо по соседству с ним вырастает гигантский курорт с вертолетными площадками и подогреваемыми бассейнами. Охотник, не моргнув глазом, говорит: «Ну что ж, похоже, моя новая работа — водить туристов на прогулки по лесу».



Подобно этому охотнику, мы оказались в ситуации, когда традиционный человеческий путь первооткрывательства теряет смысл, и всё, что нам остается, — это принять готовый машинный результат. В этот момент вопрос понимания неизбежно превращается в вопрос доверия. К многим прорывным статьям OpenAI прикреплен сертификат верификатора Lean. Это значит, что мы знаем: теорема математически верна, даже если человечество еще не осознало, почему именно.

> *Современные ИИ-агенты — это уже не просто текстовые генераторы. Это нейросимволические системы, в которых языковая модель генерирует идеи, а код и системы формальной верификации беспощадно проверяют их на прочность.*

### Цена билета: подписка за $100 и умоляющие промпты

Входной билет в эту гонку к горизонту знаний никогда не стоил так дешево. Под этот прорыв не создавали суперкластер за миллионы долларов. Борис Пауэр, руководитель прикладных исследований в OpenAI, признался, что задачи были решены новой внутренней моделью, которая вскоре станет доступна обычным платным подписчикам ChatGPT.

В среднем на решение одной задачи уходило около трех часов вычислений уровня GPT-Pro. Модели скормили порядка 8000 сложнейших открытых математических проблем, и с ходу она расколола 5% из них.

Один из промптов тоже раскрыли, и он звучит забавно, почти умоляюще: «Дай полное строгое решение следующей проблемы. Даже если задача считается „открытой“, исходи из того, что ты ее решишь». Сделай хорошо и не делай плохо. И ведь сработало.

### Раскол в сообществе: свалка данных против дипломатов

Далеко не все в восторге от этой новой реальности. В своем блоге обладатель медали Филдса Теренс Тао опубликовал гостевое открытое письмо от «Ассоциации за человеческую математику» (AHM), которое подписали 808 исследователей. Манифест вышел под тревожным заголовком: «Опасная рассогласованность ИИ в математике» (*A Severe Misalignment of AI in Mathematics*). Тао сопроводил публикацию вежливым дисклеймером о том, что его личное мнение может отличаться, но панику это мало уменьшило. Посыл авторов предельно ясен: выбросить сотни файлов разом — это демонстрация корпоративной силы, а не наука, и математики о такой медвежьей услуге не просили. Скептики презрительно называют этот релиз «ИИ-помоями» (*AI slop*), а накал сетевых дискуссий дошел до такого сюрреалистического градуса, что известный эссеист Скотт Александер посреди публичных дебатов о рисках ИИ вызвал 69-летнего профессора Стивена Пинкера на настоящую дуэль — на пистолетах! Ирония в том, что Ааронсон чувствует личную ответственность за этот конфликт, ведь именно он когда-то их познакомил.

Любопытно, что конкуренты из Anthropic выбрали принципиально иной подход. Буквально за день до «апокалипсиса» от OpenAI алгоритм Anthropic также решил фундаментальные математические задачи — проблему 3SUM и задачу поиска кратчайших путей между всеми парами вершин (APSP). Однако Anthropic не стала вываливать сырые доказательства в сеть. Вместо этого они наняли ученых-математиков, чтобы те переварили доказательство ИИ и написали нормальную, читаемую научную статью.

Это два противоположных полюса новой научной эпохи: модель «дикой свалки данных» (OpenAI), порождающая хаос и лихорадочную гонку, и модель «корпоративных послов» (Anthropic), где компания сама решает, кому из людей суждено стать пророками машинного откровения.

### Спринт к горизонту

Пока одни требуют всё это остановить, у других на полную мощность срабатывают человеческие рефлексы: схватить, протестировать, обогнать.

Возьмем задачу перемножения гигантских чисел. С 1971 года математики считали пределом скорости $O(n \log n)$. ИИ пробил этот барьер. И уже через четыре часа после релиза Даг Колкитт, сооснователь криптобиржи, вооружившись агентом Codex, продвинул эту границу еще дальше. Вскоре к веселью подключились и другие GitHub-хакеры (в репозиториях вроде *CrocSwap/integer-mult-bounds*). Теперь десятки людей прыгают через головы чужого кода, сдвигая оценку на десятки порядков всего за полтора дня. Никакой практической пользы от этого пока нет, и проверить код по-нормальному сейчас просто некому. Как честно описал свой проект один из участников: «Просто тестирую, насколько далеко Astra сможет это прожать, абсолютно без верификации». Но гонка началась, превратив чистую математику в оголтелую многопользовательскую онлайн-игру.

Самая большая сложность этой новой реальности — время. Еще пару лет назад научное сообщество месяцами обсуждало бы любую из этих статей по отдельности. Теперь же сотни из них вываливаются разом, и это только начало. По сути, нам приходится учиться доверять системе, которая кардинально меняет наше понимание мира за считаные недели.

Но доверие не отменяет человеческого любопытства. Дана Мошковиц вполне могла бы не читать этот невыносимый текст — доказательство ее гипотезы уже было математически подтверждено системой Lean. И все же она села и попыталась разобраться. Потому что, как она написала мужу, нам определенно есть чему поучиться у этих «инопланетян».

Именно это любопытство остается нашим главным компасом. Что там, за горизонтом? Скоро узнаем.

===================================================================

Проблема в другом. Ну для Юры = как легко было тебя уделать (типа задачи Сендова-Илиева, детской, которая допустила элементарное решение)? Или ты думал годами над тем, что действительно трудно?  Вот в чем вопрос = имеет ли задача простое решение?  Если решение сложно, то возможно задача неправильно поставлена и то, что уже получилось и читабельно и полезно, то ... все в порядке, жизнь продолжается.   Я даже потратил пару дней (не лет) на то, чтобы попробовать распознать насколько все сложно для моделей gpt 6 Sol, это не астра, это значительно слабее - тратить деньги на то, что потом нужно будет разбирать недели... (если не получится относительно простого решения) - это некий садо мазо, даже если деньги не большие.

И не увидел простого решения, не нашел (вместе с ИИ) того, что можно было бы рассказать ребенку. Ну нужна ли такая математика?  - кому нужны константы равные единице, если ... непонятен процесс - физика доказательства. В общем = скрипач Рамануджан не нужен. 

Или все-таки нужен? но по-другому -- в процессе бития своей головой стены - в голове что-то щелкнуло и аналог для  окружности дал константы в основной теореме теории приближений  тригонометрическими многочленами (2013) и теперь это с помощью gpt 6 сол медиум переписалось на сферу просто и красиво...

Может быть смысл неудач именно в этом? - в понимании того, что отрезок не лучшее место для жизни и многочлены Чебышева это не более чем совершенные функции  в уродливом мире отрезка?   И так ли уродлив этот проекционный мир, и может быть  за труднопонимаемым стоит нечто важное?