Жасанды интеллект 90 жыл бойы шешілмеген Навье-Стокс мәселесін шешті

Жасанды интеллект 90 жыл бойы шешілмеген Навье-Стокс мәселесін шешті
Фото: worldinform.ru

Жасанды интеллект жүйесі математикадағы ең күрделі мәселелердің бірін шешудің жолын ұсынды. OpenAI компаниясының мәлімдеуінше, оның ішкі жасанды интеллект жүйесі шамамен 90 жыл бойы шешімін таппаған Навье-Стокс теңдеулерінің шешімдерінің бар болуы мен тегістігі мәселесіне қатысты дәлел әзірлеген.

Навье-Стокс теңдеулері не үшін маңызды?

Бұл мәселе әлемдегі ең күрделі математикалық есептердің қатарына жатады және Миллениум мәселелері деп аталатын жеті есептің тізіміне енгізілген.

Навье-Стокс теңдеулері сұйықтықтар мен газдардың қозғалысын сипаттайды. Олар физика мен инженерияның көптеген саласында қолданылады.

Атап айтқанда, бұл теңдеулер ұшақтарды жобалау, ауа райын болжау, сұйықтықтардың қозғалысын модельдеу және адам ағзасындағы қан ағынын зерттеу кезінде маңызды рөл атқарады.

Мәселенің күрделілігі – теңдеулердің шешімі әрдайым қалыпты әрі тегіс күйде қала ма, әлде белгілі бір жағдайда қысқа уақыт ішінде сингулярлық күйге түсе ме деген сұрақта.

Сингулярлық жағдайда сұйықтықтың жылдамдығы шексіз өсуі мүмкін. Егер мұндай құбылыстың математикалық тұрғыдан болуы дәлелденсе, онда Навье-Стокс теңдеулерінің шешімдеріне қатысты негізгі мәселелердің бірі шешілген болып саналады.

10 мыңға жуық ЖИ-агент жұмыс істеген

OpenAI мәліметінше, есепті шешуге компанияның ішкі математикалық моделі пайдаланылған. Компания бұл жүйенің математикалық мүмкіндіктері GPT-6 Astra моделінен едәуір жоғары екенін мәлімдеді. Математикалық мәселені шешуге бір уақытта шамамен 10 мың жасанды интеллект агенті жұмылдырылған.

Жүйе жұмысын бастағаннан кейін шамамен 88 сағатта ықтимал шешімге келген. Одан кейін тағы 17 сағат бойы GPT-6 Astra дәлелді Lean формальды жүйесіне аударып, оның дұрыстығын тексерумен айналысқан.

Жоба ауқымын жіберілген хабарламалар мен пайдаланылған токендер саны да көрсетеді. Әртүрлі математикалық есептер бойынша агенттер жалпы 4,9 миллион хабарлама жіберіп, шамамен 300 миллиард шығыс токенін пайдаланған.

Оның ішінде Навье-Стокс мәселесіне тікелей 2,7 миллион хабарлама және шамамен 130 миллиард токен жұмсалған.

ЖИ қандай шешім ұсынды?

OpenAI ұсынған дәлелдеудің негізінде ерекше математикалық модель жатыр. Онда ішке қарай ширатылып, бір уақытта созыла түсетін құйын қозғалысы қарастырылады.

Компанияның мәлімдеуінше, мұндай жағдайда жүйенің энергиясы шекті деңгейде сақталғанымен, сұйықтық қозғалысының жылдамдығы шексіз өсуі мүмкін. Егер бұл тұжырым математикалық қауымдастық тарапынан толық расталса, ол Навье–Стокс теңдеулеріне қатысты ондаған жыл бойы шешілмей келген мәселенің маңызды бөлігін шешуге мүмкіндік береді.

OpenAI ұсынылған дәлелдеудің сипаттамасын және оның Lean жүйесіндегі формальды нұсқасын жариялаған.

Миллион долларлық сыйлықтан бас тартты

Навье-Стокс мәселесі Миллениум мәселелерінің қатарына кіреді. Бұл тізімдегі есептердің әрқайсысын шешкен адамға немесе ұйымға Clay Mathematics Institute тарапынан 1 миллион доллар көлемінде сыйақы қарастырылған. Алайда OpenAI бұл сыйлыққа үміткер болуға ниетті емес екенін мәлімдеді.

Компания үшін басты мақсат – жасанды интеллектінің күрделі математикалық мәселелерді шешудегі мүмкіндігін көрсету.

Математиктер әлі соңғы сөзін айтқан жоқ

Дегенмен OpenAI-дің мәлімдемесін есептің түпкілікті шешімі деп қабылдауға әлі ерте. Математикада қандай да бір есептің шешімі жариялануы оның автоматты түрде мойындалғанын білдірмейді. Ұсынылған дәлелді тәуелсіз мамандар мұқият тексеріп, ондағы әрбір қадамның математикалық тұрғыдан дұрыс екенін растауы қажет.

Сондықтан қазіргі таңда бұл жаңалықты 90 жылдық математикалық мәселе түпкілікті шешілді деп емес, жасанды интеллектінің оны шешуге қатысты жаңа әрі тексеруді қажет ететін дәлел ұсынуы ретінде бағалаған дұрыс.

Егер дәлел математикалық қауымдастықтың тәуелсіз сараптамасынан сәтті өтсе, бұл тек Навье-Стокс мәселесі үшін емес, жасанды интеллектінің ғылымдағы рөлі үшін де тарихи жетістік болмақ.

Өйткені бұған дейін ЖИ көбіне мәтін жазу, сурет жасау немесе бағдарламалау құралдары ретінде қабылданса, мұндай мысалдар оның күрделі теориялық ғылымдағы мүмкіндіктері де айтарлықтай кеңейіп келе жатқанын көрсетеді.

Оқи отырыңыз