#Прямая_речь — 13 сентября 2026 г. в 08:43:23.503

#Прямая_речь Илья Иванов-Погодаев — старший научный сотрудник МФТИ, лауреат премии «Молодая математика России», доктор физико-математических наук, олимпиадный тренер об использовании искусственного интеллекта в математике   Это к вопросу о том, куда математика движется как наука… За последние полгода, а скорее даже за это лето, произошел существенный сдвиг. Допустим, год назад я пытался с помощью нейросетей составлять задачи или проверять какие-то вещи. Ничего не получалось, я видел явные, школьные ошибки.  Тем не менее появилась новость, что нейросеть решила пять задач Международной олимпиады.  Новость казалась странной, я не верил. Думал, что либо решала закрытая модель, которой нет в открытом доступе, либо в решении участвовал математик. Но зимой произошел скачок, появились новые модели — и уже в этом году обычная платная версия ChatGPT полностью решает Международную олимпиаду за полчаса-час. От моих друзей-программистов знаю, что они несколько месяцев не могли решить одну задачу, а потом загнали ее в ChatGPT и он через полчаса выдал решение. Но самое любопытное, какое это было решение: в нем использовалась информация, которую обычный человек использовать бы не догадался. Иначе можно было бы подумать, что он гений. По аналогии с компьютерными шахматами: иногда бывают сложные позиции, когда лучший ход совершенно не похож на тот, который обычно рассматривает человек. Компьютер такие ходы видит.  Нетривиальные решения, которые абсолютно не подчиняются логике, машина может выдать за счет большого объема знаний. Будь человек хоть сто раз эрудит, он все равно не может знать всей математики, особенно совсем новой. Ему нужно озарение. А машина все знает и сопоставляет.  И еще у нейросетей сильнее возможности по поиску решения в ограниченных условиях. Аналог поиска под фонарем. Если ты ищешь какую-то математическую конструкцию, иногда есть смысл ограничить себе круг поиска — там, где ты имеешь шанс решить. Если ты задаешь машине это ограничение, она может сильно помочь. В какой-то момент у меня и у моих студентов, с которыми сейчас совместно работаем, возникло не то что благоговение, но суперудивление, а у кого-то и страх: машина понимает и чувствует все, что ты ей хочешь сказать. На самом деле это скорее наши ощущения. Ничего такого глубокого она не понимает и не чувствует. Она хорошо решает технические задачи в рамках шагов, которые часто делали люди. И делать их она теперь умеет гораздо лучше людей. Но что касается творческой работы, когда надо придумать что-то, чего никто никогда не делал, — здесь машина пока еще уступает.  Да. Если ты математик-новатор, если ты понимаешь, как что-то устроено, но не можешь объяснить, а можешь только примерно описать, как идти к решению, ты в машину загоняешь этот путь: она составляет некий план работы, разбивает его на кусочки, эти кусочки обсуждает с тобой — то есть машина усиливает человека, но не заменяет.  Конечно, если ты просто попросишь решить гипотезу Римана… Может быть, когда-нибудь такой момент и наступит, но только не сегодня. Надеюсь, что и не завтра. Если машина по запросу сможет решить какую-то из проблем тысячелетия, это, наверное, будет означать новую эпоху, и не факт, что мы в нее встроимся. Будет непонятно, как в этом жить. Пока все-таки новатор нужен.  Буквально за недели и месяцы может что-то произойти, что изменит мир навсегда, а мы этого и не заметим. P. S. Интервью опубликовано до последних связанных с ИИ событий в математике