четверг, 10 сентября 2026 г.

OpenAI кажуть, що розвʼязали задачу Навʼє-Стокса, одну із семи задач тисячоліття.

 


OpenAI кажуть, що розвʼязали задачу Навʼє-Стокса, одну із семи задач тисячоліття. 10 000 агентів працювали 88 годин і спалили 300 млрд токенів. За тарифами Astra це $22,5 млн. Доказ виклали на 100 сторінок.
The Wall Street Journal: рівняння Навʼє-Стокса описують рух рідин і газів, але майже 90 років ніхто не знав, чи може спокійний потік рідини сам себе розкрутити до нескінченної швидкості. Модель OpenAI показала, що може: вихор стискається, крутиться все швидше, і швидкість росте без межі. За розвʼязок Clay Mathematics Institute платить $1 млн.
Тристан Бакмастер, професор математики Нью-Йоркського університету, з Левентом Альпьоге з Anthropic йшов до цієї задачі майже рік і 22 серпня перевірив свій доказ у Lean. Працювали вони на Claude і на OpenAI Codex, куди складали всі чернетки.
3 вересня Бакмастер написав математику в OpenAI, бо пішли чутки, що інформація про їхню роботу дійшла до лабораторії. 6 вересня йому подзвонили. Математик OpenAI Бубек сказав, що внутрішня модель OpenAI вже довела той самий результат, і що люди їй майже не допомагали.
Бакмастер: “Це не той напрям, до якого приходять за кілька днів, давши моделі формулювання задачі”.
Бакмастер спитав, чи тренували модель на його сесіях у Codex. Відповіді не отримав.
Йому запропонували два варіанти. Або він публікує свій результат, а OpenAI наступного дня свій. Або він сам пише статтю про результат OpenAI. Бубек двічі просив забрати Альпьоге з авторства, бо той працює в Anthropic. Бакмастер відмовився і сказав, що розкаже все публічно.
Бубек: “Чому ви хочете зруйнувати свою карʼєру? Якщо ви не хочете, щоб я був милим, то я не мушу бути милим”.
Бакмастер: “Я не бачив доказу OpenAI. Я нікого ні в чому не обвинувачую. Я викладаю, що мені сказали, коли і що мені запропонували”.
OpenAI у своєму пості: “Ми не бачили жодної їхньої роботи, поки вони не опублікували її публічно”. Лабораторія Open AI каже, що не може виключити, що дані з користування її продуктами поліпшили моделі, але докази двох команд різні.
Саму ідею, каже Бакмастер, придумали Дієго Кордоба й Луїс Мартінес-Зороа, які кілька років будували такі розвʼязки. Мартінес-Зороа, вважає Бакмастер, заслуговує Філдсівської медалі.
Мартін Бридсон, президент Clay Mathematics Institute, сказав New Scientist, що перевірка буде «навмисно неспішна». Хто отримає $1 млн, поки невідомо.

Довідка.
Рівняння Нав’є-Стокса — це математичний опис того, як рухаються будь-які рідини та гази навколо нас: від води в крані до повітряних потоків, що огинають крило літака.
Нижче наведено просте пояснення цієї складної математичної загадки, її прикладного значення та того, до чого тут штучний інтелект від OpenAI.

🌊 Що таке задача Нав’є-Стокса? (Простими словами)
Уявіть, що ви розмішуєте ложкою молоко в чашці кави. Спостерігати за завитками легко, але спробувати математично точно розрахувати й передбачити, де опиниться кожна крапля молока через 10 секунд — неймовірно складно.
Рівняння Нав’є-Стокса були виведені ще в XIX столітті. Вони пов’язують між собою швидкість, тиск, щільність і в’язкість (густоту) рідини або газу, що рухаються.
У чому ж сама «задача» (проблема)?
Хоча самі рівняння у нас є, математики досі не знають, чи існують для них завжди гладкі та точні рішення. «Гладкі» означає фізично коректні — без раптових розривів, нескінченних швидкостей чи миттєвих стрибків енергії в нікуди. Той, хто зможе суворо довести (або спростувати) існування таких рішень для будь-яких умов, отримає Премію тисячоліття у розмірі 1 мільйона доларів від Математичного інституту Клея.

🧠 Що відомо про рішення від OpenAI?
Напряму OpenAI математичну задачу Нав’є-Стокса (у строгому фундаментальному сенсі) не вирішила. Премію тисячоліття за неї поки що ніхто не отримав.
Проте OpenAI та інші AI-лабораторії здійснили величезний прорив у чисельному (наближеному) моделюванні цих рівнянь.
  • Як було раніше: Щоб розрахувати потік повітря навколо ракети, суперкомп’ютерам потрібні були дні або тижні, оскільки вони буквально «в лоб» перераховували трильйони точок за складними формулами.
  • Що робить ШІ (включаючи моделі OpenAI): Нейромережі (зокрема, фізико-інформовані нейронні мережі — PINNs) навчилися «розуміти» закони фізики, закладені в рівняннях Нав’є-Стокса. ШІ може передбачати поведінку рідин і газів у тисячі разів швидше за традиційні суперкомп’ютери, видаючи результат майже миттєво і з мінімальною похибкою.

🚀 Яке прикладне значення має вирішення цієї задачі?
Оскільки гази та рідини оточують нас усюди, вміння швидко та точно вирішувати ці рівняння є критично важливим для прогресу людства. Ось основні сфери застосування:
  • Прогноз погоди та клімату: Точний розрахунок руху повітряних мас та океанічних течій дозволить передбачати урагани, торнадо та повені за тижні до їхнього початку, рятуючи мільйони життів.
  • Авіація та космонавтика: Проєктування ідеальної форми крил літаків, фюзеляжів та корпусів ракет для зниження опору повітря та економії палива.
  • Автомобілебудування: Оптимізація аеродинаміки машин, щоб вони витрачали менше енергії (або заряду батареї) на високих швидкостях.
  • Медицина: Моделювання кровотоку в організмі людини. Це допомагає лікарям проєктувати штучні клапани серця, розуміти причини утворення тромбів та передбачати розриви аневризм.
  • Екологія та енергетика: Проєктування ефективних вітряних турбін та розрахунок того, як шкідливі викиди з заводів або нафтові плями поширюються у воді та повітрі.

OpenAI заявляет, что 10,000 ИИ-агентов решили математическую задачу стоимостью 1 миллион долларов. Теперь математики спорят

Внутренняя модель, более мощная, чем GPT-6 Astra, предложила решение одной из семи задач Миллениумовской премии по математике, хотя возникают вопросы о степени её самостоятельности при достижении этого результата.



OpenAI заявляет, что одна из не выпущенных, экспериментальных систем искусственного интеллекта решила одну из самых известных нерешённых задач в математике после того, как около 10 000 агентов работали совместно всего 88 часов.

Компания опубликовала предлагаемое решение к проблеме существования и гладкости уравнений Навье-Стокса, одна из семи задач тысячелетия Миллениума с призом в 1 миллион долларов. Уравнения описывают, как движутся жидкости, такие как вода и воздух, в то время как нерешённый вопрос касается того, может ли абсолютно гладкое течение в конечном итоге нарушиться и привести к бесконечному росту скоростей.

Система OpenAI утверждает, что это возможно. В её доказательстве описывается жидкостной вихрь, который становится постепенно более вытянутым и сконцентрированным до тех пор, пока его скорость не возрастает до бесконечности за конечное время, несмотря на то, что общая энергия системы остаётся конечной.

Реальные жидкости не могут двигаться с бесконечно высокой скоростью согласно современным представлениям физики. На достаточно экстремальных масштабах предположение, лежащее в основе уравнений Навье-Стокса, что жидкость можно рассматривать как одно непрерывное вещество, перестает соответствовать физической реальности.

Результат получен с помощью внутренней модели, которая, по утверждению OpenAI, значительно превосходит GPT-6 Astra (самую передовую публично доступную модель). Около 10 000 агентов обменялись 2,7 миллиона сообщений и сгенерировали примерно 130 миллиардов токенов, работая над уравнениями Навье-Стокса, после чего Astra провела ещё 17 часов на формализацию и проверку доказательства.

Практическое влияние самого доказательства потребует времени. Уравнения Навье-Стокса используются в таких областях, как проектирование самолетов, прогнозирование погоды и исследование кровотока, поэтому более глубокое понимание того, где эти уравнения могут перестать работать, в конечном итоге может улучшить моделирование учеными экстремальных и турбулентных потоков.

Более значимым может стать система, которая её обнаружила. Если тысячи AI-агентов способны за несколько дней решить 90-летнюю математическую проблему, тот же подход в конечном итоге может быть применён к сложным задачам в области материаловедения, энергетики, аэрокосмической отрасли, медицины и других сферах.

OpenAI оспорена

Уже возникают споры относительно того, насколько независимо был достигнут результат.

Математик из Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер и исследователь Anthropic Левент Алпёге отдельно работали над тесно связанной задачей в области динамики жидкостей и использовали инструменты искусственного интеллекта в ходе своих исследований. Бакмастер выразил сомнения относительно того, могла ли неопубликованная работа, включённая в продукты OpenAI, повлиять на модель компании, в серия публикаций в социальной сети Mastodon.

Бакмастер заявил, что он и Альпёге имели провёл примерно год преследуя необычный путь решения задачи, связанной с плавным внешним воздействием, при этом Codex является одним из широко используемых ИИ-инструментов в ходе их работы.

Он добавил, что почти никто из его знакомых не использовал такой подход, и усомнился, как OpenAI пришла к нему всего через несколько дней после того, как пара добилась прогресса.


Бакмастер заявил, что во время обсуждений с OpenAI ему изначально был показан запрос и сообщено, что внутренние исследовательские работы компании начались без участия человека, за исключением формулировки проблемы.

По словам Бакмастера, эта версия событий изменилась в ходе беседы, и в итоге OpenAI признала, что первый запрос был отправлен лишь за несколько дней до этого, после того как информация о работе Бакмастера и Alpöge дошла до компании.

OpenAI ответила, заявив, что ни исследователи, ни агенты не видели свою работу до публикации и что никаких конкретных пользовательских данных не было получено. Компания добавила, что не может исключить возможность того, что обезличенные данные, полученные в результате использования ими продуктов OpenAI, могли помочь улучшить их модели, при этом отметив, что сами подтверждения значительно отличаются.

Таким образом, это доказательство еще не является официально признанным решением. Награждающий Clay Mathematics Institute требует, чтобы предлагаемые решения выдержали длительную проверку и получили широкое признание среди математиков, прежде чем рассмотреть возможность присуждения премии в размере 1 миллиона долларов.

Тем временем OpenAI заявляет, что не намерена претендовать на приз, описывая данный результат как свидетельство того, насколько быстро совершенствуются её исследовательские системы.


https://tinyurl.com/4wecf95s

Комментариев нет:

Отправить комментарий