Vibemathed

Так как программирование, очевидно, всё, пора выбирать следующую область, которую будем всёкать. И следующей, судя по всему, станет математика.

За последнее время появилось сразу несколько показательных результатов:

GPT-5.6 Sol Ultra от OpenAI примерно за час сгенерировала доказательство гипотезы о двойном покрытии циклами, остававшейся нерешённой около 50 лет

Claude Fable нашла контрпример к Jacobian Conjecture — проблеме, которая оставалась открытой с 1939 года.

Гипотеза Диница — Гарга — Гоеманса оказалась неверной. Эта задача из теории графов оставалась открытой около 30 лет. Контрпример был найден GPT-5.6.

Особенно важно, что такие результаты нельзя объяснить простым перебором. В случае с проблемой Якобиана поиск нужной формулы в диапазоне от -10 до 10 даёт пространство из 21^105 вариантов. ИИ не перебрал их все - он каким-то образом сразу вышел на подходящую конструкцию. То есть ИИ уже способен справляться с задачами, для которых у нас нет эффективных алгоритмов решения. Раньше такое почти мистическое математическое чутьё связывали с людьми вроде Рамануджана, которому формулы приходили во сне. Теперь нечто похожее начинает демонстрировать машина.

И это, судя по всему, уже не несколько изолированных случаев. Есть даже сайт vibemathed.com, где собрано довольно много решённых задач и результатов, которые пока ожидают проверки.

Разумеется, большинство таких решений ещё нельзя считать полноценными математическими доказательствами. Они могут быть неформальными и требовать длительной проверки специалистами. Это пока не идеальные результаты, которые можно сразу публиковать как научные статьи.

Но, кажется, мы уже наблюдали похожую последовательность событий в программировании...

2022:

Хахах это че? Никогда это не заменит нас!

2023:

Да ну и что? Любой джун решит

2024:

Ну это-то понятно, опытным нечего бояться. Да и вот сложнейшие алгосы с литкода не решит, олимпиадки-то не решает!

2025 - наше время.:

итс овер

Математика как мне кажется движется по тому же пути. Сейчас это не то чтобы хороший инструмент для скиллового математика. Но в какой-то момент он начнет находить результаты, которые люди без неё, возможно, не нашли бы вообще. Конечно, математика - не программирование. Здесь нет такой же прямой кнопки "деньги", которую можно нажать, быстро войдя в профессию. Поэтому изменения будут происходить не столько на массовом рынке труда, сколько внутри университетов, исследовательских институтов и государственных научных программ. Возможно, даже, новые открытия приведут к появлению бизнесов вроде доковидной айтишки, куда может залетать с двух ног бывший таксист программист и тапать кнопку money.

По мере роста числа результатов начнёт меняться и их качество. Это создаёт ещё один цикл ускорения. ИИ будет становиться сильнее не только благодаря росту вычислительных мощностей, но и благодаря новым математическим методам, которые он сам же поможет открыть. Эти методы затем будут использоваться для создания следующего поколения моделей.