Мы всё ближе к пока гипотетической техносингулярности.
Google DeepMind выпустила ИИ AlphaEvolve, для поиска и проверки новых комбинаторных структур. Эта нейросеть буквально открывают новые горизонты в теоретической информатике, особенно в области сложности приближённых вычислений.
Современные ИИ уже показали сильные результаты в математике и программировании, но пока не участвовали в открытии новых теорем. Главная проблема — абсолютная корректность необходима в математике. Любое утверждение должно быть формально доказано или проверено экспертом.
В статье «Reinforced Generation of Combinatorial Structures: Applications to Complexity Theory» говорится, как ИИ AlphaEvolve создаёт новые математические идеи, которые потом автоматически проверяются. Система работает как эволюция: делает кучу программ, выбирает лучшие и улучшает их. Это помогло решить сложную задачу MAX-4-CUT и изучить свойства случайных графов (математических моделей реальных объектов с парными связями).
Раньше думали, что задачу MAX-4-CUT не решить лучше, чем с результатом 0,9883. Но AlphaEvolve придумал хитроумный способ с 19 переменными и сложными весами, что позволило поднять результат до 0,987. Это круто в теории приближений, потому что каждый новый шаг даётся нелегко.
Система также изучала, насколько сложны задачи на случайных графах. Особенно важны графы Рамануджана. Раньше такие графы могли быть только на десятки вершин, а теперь AlphaEvolve находит их на сотни. Это помогло лучше понять, насколько сложно решать задачи и сократить разрыв между тем, что мы знаем наверняка, и тем, что можем предположить.
Особенность работы в том, что все конструкции проверены на корректность ускоренными методами и исходным алгоритмом. Это гарантирует надёжность результатов.
Авторы подчёркивают, что их ИИ пока НЕ СПОСОБЕН самостоятельно доказывать новые теоремы. Однако они работают над этим и уже создают элементы доказательств, которые затем обобщаются. В обозримом будущем ключевой проблемой станет проверка правильности выводов AlphaEvolve и его "потомков", так как объём вычислений будет расти вместе со сложностью задач.