Математика будущего: как нейросеть продвинула гипотезу Римана дальше, чем люди за последние годы

Гипотеза Римана является одной из самых старых и сложных задач в математике. Над ней бьются с 1859 года, и до недавнего времени ученые смогли доказать, что 41,6 % нулей дзета‑функции лежат на критической прямой.

Недавно нейросеть Claude подняла эту планку до 67,2 %. Это не доказательство всей гипотезы (цель - дойти до 100 %), но для математиков это огромный шаг вперед. Такой результат может сильно ускорить дальнейшие исследования и сэкономить учёным годы работы.

Самое интересное, на мой взгляд, как этого добились. Экспериментом руководил Джаред Самнер из Anthropic, и его подсказки модели были предельно простыми: «продолжай», «верь в себя». Никаких сложных инструкций. А Claude сама запустила целую цепочку действий: проверяла идеи, писала скрипты, искала статьи, пыталась найти контрпримеры, чтобы убедиться, что не ошиблась, и даже помогла формализовать доказательство в специальной системе.

При этом модель не выдумала новую теорию с нуля, а сумела по‑новому соединить уже известные подходы. Это как собрать пазл, где все детали были у всех на виду, но никто не видел, как их правильно сложить.

Читая новость, я задумалась о следующем, а что, если вместо простых подбадриваний давать модели более точные и продуманные подсказки? Если направлять ее с глубоким пониманием темы, грамотно ставить вопросы, задавать рамки и проверять логику, можно ли будет довести такие результаты до настоящего прорыва?

А вы что думаете, будущем наука будет строиться на таком тандеме, где ИИ ищет неожиданные ходы, а человек ставит цели и проверяет выводы? Или нужен совсем другой подход? 👇