Профессор Нанкинского университета Сунь Чживэй инициировал масштабный проект по поиску доказательств для тысячи нерешенных математических задач с помощью технологий искусственного интеллекта. Исследователь не только систематизировал список гипотез, но и предложил денежные вознаграждения за их успешное подтверждение, выплачивая премии из собственных средств. Об этом сообщает издание South China Morning Post.

Методология работы с нейросетями

Для реализации амбициозного проекта математик применяет нестандартный подход к обучению алгоритмов. Чтобы искусственный интеллект не ограничивал себя рамками существующих неудачных попыток решения, ученый прибегает к техническим ограничениям.

  • Экспериментальное отключение доступа к интернету для ИИ-моделей.
  • Предотвращение «пессимизма» системы при столкновении с исторически сложными задачами.
  • Использование нейросетей в качестве высококвалифицированных ассистентов для проверки логических цепочек.

Такая изоляция позволяет ИИ генерировать оригинальные идеи, не опираясь на массив данных о том, что эти задачи ранее считались нерешаемыми в академической среде.

Роль ИИ в современной науке

Сунь Чживэй высоко оценивает потенциал вычислительных систем в теоретических дисциплинах. По его мнению, современные технологии способны выполнять функции полноценных участников исследовательского процесса.

«ИИ — это очень эрудированный, прилежный и умный аспирант», — отмечает профессор Сунь Чживэй.

На текущий момент в КНР наблюдается значительный рост интереса к математическому моделированию и автоматизированным доказательствам. Использование ИИ в Нанкине, одном из старейших образовательных центров Восточного Китая, подчеркивает стремление ученых интегрировать передовые IT-решения в фундаментальную науку для преодоления многолетних интеллектуальных тупиков.

Применение ИИ для верификации сложных гипотез может существенно ускорить развитие математики, предоставляя исследователям новые инструменты для проверки теорий. Несмотря на то что окончательное слово остается за человеческим разумом, симбиоз нейросетей и академических знаний открывает перспективы для разрешения задач, которые оставались без ответа десятилетиями.