Штучний інтелект у математиці переживає той самий «момент ляпаса», який світ го пережив десять років тому.
Подібної думки дотримується не хто інший, як Деміс Хассабіс, співзасновник DeepMind, який очолював проєкт AlphaGo десять років тому.
Хоча Хассабіс нещодавно пережив низку змін ідентичності — від генерального директора DeepMind до головного науковця Google та голови DeepMind —
коли йдеться про те, як ШІ змінює людське пізнання, він залишається одним із найавторитетніших голосів.
Десять років тому він став свідком того, як AlphaGo переміг легендарного гравця в го Лі Седоля вражаючим ходом 37.
Десять років потому, стоячи на передовій вторгнення ШІ у передові рубежі математики та науки, він запропонував нове судження:
Якщо ШІ зможе розв'язати задачу тисячоліття, це буде прорив масштабу «ходу 37». Наразі здається, що це лише питання часу, коли ШІ досягне цього рівня; я не бачу причин, чому б цього не сталося.
Хід 37, момент, що символізує перший ляпас, який людство отримало від ШІ, таким чином закарбувався в пам'яті.
Але мало хто пам'ятає, що хід 37 був не єдиною відповіддю, залишеною тією битвою людини та машини.
Через дві гри Лі Седоль, який уже програв три партії поспіль, зробив хід 78.
Цей хід також мав лише один шанс з десяти тисяч бути зіграним людиною, проте він успішно порушив плани AlphaGo і допоміг Лі Седолю здобути єдину перемогу людства в матчі з п'яти партій.
Озираючись на цю битву людини та машини через десять років, не можна не дивуватися:
Відносини між людиною та ШІ схожі на ці два числа.
Один змусив людство переосмислити ШІ, інший змусив людство переосмислити саме себе.
Хід 37, який принизив людство
Повернімося до березня 2016 року: матч з п'яти партій між AlphaGo та Лі Седолем проходив у Сеулі, Південна Корея.
У першій партії Лі Седоль програв AlphaGo — поганий початок.
У другій партії весь світ чекав, що цей легендарний гравець перейде в контратаку.
У середині партії Лі Седоль ненадовго залишив стіл, викурив цигарку, щоб заспокоїти нерви, але коли він повернувся до дошки, чорний камінь уже був поставлений.
Хід 37.
Лі Седоль не сів одразу; він стояв нерухомо, втупившись у дошку, майже не вірячи своїм очам.
Причина була проста: цей хід був надто несхожий на людський.
AlphaGo поставив камінь на п'яту лінію, відхиляючись від позиційної інтуїції, якої професійні гравці дотримувалися століттями. У традиційному людському розумінні го камені мають займати високі позиції, щоб контролювати дошку, але AlphaGo поставив його в зону, де ще не було прямого бою.
Коментатори на місці спочатку навіть запідозрили, що AlphaGo помилився.
Професійний гравець 9-го дану Майкл Редмонд, який коментував, довго не міг винести вердикт, лише сказав:
Я не знаю, чи це хороший хід чи поганий; це дуже дивно.
Його співкоментатор був більш прямим:
Я думав, що це була помилка.
Команда DeepMind пізніше підрахувала, що ймовірність того, що гравець-людина обере цей хід, становила лише одну на десять тисяч.
Але в міру того, як гра тривала, люди поступово усвідомили, що це був не поганий хід; це був блискучий хід, який змінив перебіг битви в більшому масштабі.
Приблизно через 100 ходів цей, здавалося б, недоречний чорний камінь виявився ключем до перемоги AlphaGo у другій грі.
Пізніше цей момент колективного людського непорозуміння почали жартома називати «моментом ляпаса»—
Спочатку думали, що ШІ помиляється, але врешті-решт помилялися люди.
Але окрім ляпаса, цей хід також уперше змусив світ усвідомити, що ШІ не лише імітує гру людини, але й може робити ходи, які люди ніколи не обдумували.
І через десятиліття «хід 37» справді знову з'явився, і цього разу він пов'язаний із стародавньою дисципліною:
Математика.
Для ШІ го і математика мають велику спільну рису: перевірюваність.
Оскільки логіка та правила в цих областях є достатньо чіткими, ШІ може багаторазово виконувати простий процес:
Спробувати ідею, перевірити її, навчитися з результатів і продовжувати спроби, поки не досягне успіху (це те саме навчання з підкріпленням).
Цей механізм також пояснює, чому математика стала першою дисципліною, яка зазнала інтенсивного бомбардування «ходом 37» від ШІ.
У таких галузях, як розробка ліків та біологія, чи є ідея дійсною, часто потребує тривалих експериментів для перевірки.
Математика інша; процес доведення можна перевіряти крок за кроком. Правильно є правильно, неправильно є неправильно, тому ШІ може невтомно шукати.
Таким чином, у міру того, як можливості ШІ продовжують посилюватися, зміни почали прискорюватися з кожним роком.
Починаючи з народження ChatGPT, у 2023 році великі моделі все ще могли спотикатися на простих арифметичних задачах; інцидент «що більше, 9.11 чи 9.9» колись викликав сміх.
Але до 2024 року AlphaProof та AlphaGeometry 2 від DeepMind вже брали участь у Міжнародній математичній олімпіаді.
Дві системи розв'язали 4 з 6 задач, набравши 28 балів, досягнувши рівня срібної медалі (лише на 1 бал нижче порогу золотої медалі того року).
Лише через рік Gemini Deep Think розв'язав 5 задач протягом офіційного ліміту в 4.5 години, набравши 35 балів, досягнувши рівня золотої медалі IMO.
За два роки ШІ пройшов шлях від новачка до золотого медаліста IMO з вражаючою швидкістю.
Але це все ще лише екзаменаційна зала.
Те, що справді змусило математичну спільноту відчути наближення хвилі, це те, що ШІ почав переходити від «розв'язання задач» до «проведення досліджень».
У 2025 році GPT-5 взяв участь у розв'язанні проблеми Ердеша №848, запропонувавши ключову оцінку, необхідну для доведення.
Математики виправили та уточнили її, нарешті завершивши повне доведення.
У тому ж році математик з UCLA Ернест Рю за допомогою GPT-5 знайшов прорив у відкритій проблемі, яка турбувала теорію оптимізації протягом 40 років.
На цьому етапі ШІ вже не просто обчислює відповіді; він починає вносити ключові ідеї.
Потім настав 2026 рік, і серія великих математичних проблем почала досягати проривів.
Першою, хто скинув бомбу, все ще була OpenAI.
Внутрішня загальна модель міркувань була спрямована на проблему одиничної відстані на площині. Цю проблему запропонував математик Пол Ердеш у 1946 році, вивчаючи, як максимізувати кількість пар точок на відстані рівно 1 при розміщенні n точок на площині.
Протягом майже 80 років математична спільнота загалом вважала, що такі конструкції, як квадратні ґратки, близькі до оптимальних.
Але ШІ безпосередньо приніс набір інструментів із, здавалося б, не пов'язаної алгебраїчної теорії чисел, побудувавши абсолютно новий набір точок, спростувавши цю давню гіпотезу.
Весь доказ згодом був перевірений зовнішніми математиками.
OpenAI заявила, що це вперше, коли загальний ШІ самостійно розв'язав відкриту проблему значної важливості в галузі математики.
Відразу після цього Anthropic також зробила крок.
У липні 2026 року математик Anthropic Левант Альпьоге за допомогою Claude Fable 5 знайшов явний контрприклад до гіпотези Якобіана.
Гіпотеза, яка турбувала математичну спільноту 87 років, була таким чином спростована ШІ за одну ніч.
Були навіть спільні зусилля двох компаній (OpenAI та Anthropic).
Лише кілька днів тому GPT-5.6 та Fable 5 об'єдналися, щоб розв'язати математичну проблему, яка була відкритою протягом 25 років.
(Подібних історій занадто багато...)
Але найбільш перебільшеним є Google; DeepMind перетворює цей прорив на конвеєр.
Його математичний агент Aletheia більше не просто генерує відповідь один раз, а неодноразово пропонує докази, перевіряє на прогалини, спростовує себе, а потім шукає нові шляхи.
DeepMind використав його для сканування 700 відкритих проблем у базі даних гіпотез Ердеша.
Серед них ШІ самостійно розв'язав 4 нерозв'язані проблеми, а також сприяв отриманню кількох математичних результатів рівня статей.
Ця спроба показує, що ШІ почав масштабно досліджувати білі плями математичного світу.
Отже, неважко уявити:
Це лише питання часу, коли ШІ розв'яже більше серйозних математичних проблем.
Від розв'язання задач до проведення досліджень, від відтворення відомих знань до пропонування невідомих відповідей, 37-й хід у галузі математики робиться один за одним.
Пошук 78-го ходу людства
І перед обличчям цього моменту, який, ймовірно, скоро настане, людство, безсумнівно, зіткнеться з питанням, яке змушує замислитися:
Якщо ШІ продовжуватиме робити нові ходи, які люди ніколи не обмірковували, що людям робити?
78-й хід, який з'явився в тому матчі десять років тому, можливо, і є відповіддю.
У четвертій грі матчу з п'яти партій Лі Седоль, який уже програв три партії поспіль, вклинив білий камінь у центр побудови AlphaGo.
Цей хід також відхилявся від норми, і AlphaGo оцінював ймовірність того, що людина зробить його, лише в один шанс з десяти тисяч.
Згодом машина втратила самовладання.
Лі Седоль зрештою здобув єдину перемогу людства, і 78-й хід відтоді називають «Ходом від Бога».
Ця перемога не означала, що люди знову перемогли ШІ.
Але вона принаймні показала, що люди можуть, зрозумівши машину, знайти наступний хід, якого машина не передбачила.
Саме цей урок залишає 78-й хід для сьогодення.
Оскільки ШІ стає дедалі вправнішим у наданні відповідей, цінність людини більше зміщуватиметься в бік постановки запитань, визначення напрямку та рішення, які відповіді справді варті пошуку.
Запозичуючи концепцію «кентавр-шахів» із шахів, це означає спільну роботу гравців-людей і комп'ютерних движків.
p.s. Після того, як IBM «Deep Blue» переміг чемпіона світу Гаррі Каспарова в 1997 році, Каспаров у 1998 році виступив ініціатором і провів перший «Турнір кентавр-шахів», досліджуючи можливості співпраці людини та ШІ.
Хассабіс вважає, що наука входить у подібну «еру кентаврів»:
Ми входимо в еру співпраці людини та комп'ютера, і я не знаю, як довго триватиме цей цикл. Але для дуже складних галузей це може бути довго. Наприклад, відкриття ліків, біологія, хімія тощо. Ці галузі є надзвичайно складними, з мінливими умовами, і не все можна перевірити. Саме тут потрібні людська інтуїція та проникливість, щоб визначити напрямок руху вперед.
Подальша еволюція го вже довела цю точку зору.
Після появи AlphaGo ШІ швидко став інструментом аналізу для професійних гравців. Гравці могли використовувати ШІ для повторного вивчення минулих джосекі, виявляти, які досвіди насправді були ненадійними, а також досліджувати нові ходи, які колись вважалися нераціональними.
Дослідження, яке проаналізувало понад 5,8 мільйонів ходів професійних гравців, виявило:
Після появи супер-ШІ якість ходів гравців-людей значно покращилася, а також збільшилася кількість нових ходів.
Однак є й інший бік медалі:
Люди починають покладатися на ШІ для отримання відповідей, поступово втрачаючи здатність оцінювати відповіді.
Так само, як Лі Седоль сказав на пенсії, зіткнувшись із супротивником, якого не міг перемогти, йому було важко продовжувати насолоджуватися го, яке він колись любив.
Це, можливо, найбільш тривожна проблема в епоху штучного інтелекту.
Оскільки все більше сфер, окрім математики, зазнають впливу ШІ, чи зроблять нас потужніші системи більш креативними, ефективнішими та людянішими?
Чи змусять вони людей відмовитися від спроб?
У майбутньому ШІ продовжуватиме робити 37-й хід.
Залишається питання, чи зможуть люди знайти свій власний 78-й хід.
Посилання:
[1]https://www.wsj.com/tech/ai/move-37-ai-demis-hassabis-google-deepmind-alphago-ec832a41?st=9XMAjn&reflink=desktopwebshare_permalink
[2]https://x.com/demishassabis/status/2085914742414061886
Ця стаття з публічного акаунту WeChat "Quantum Bit", автор: Фокус на передові технології
