Від тестів "кіт чи пес" до розв’язання математичних задач: як великі компанії ШІ використовують математику для перевірки своїх моделей

Штучний інтелект успішно вирішує складні математичні задачі

Компанії OpenAI, Anthropic і DeepMind демонструють значний прогрес у розв’язанні математичних задач високого рівня складності за допомогою штучного інтелекту.

Штучний інтелект продовжує вражати своїми досягненнями у сфері математики, вирішуючи завдання, що раніше вважалися непосильними для автоматизованих систем. Компанії OpenAI, Anthropic і DeepMind відмовляються від тестів на розпізнавання зображень і переходять до задач дослідницького рівня, таких як "задачі Ердеша". Ці задачі, створені угорським математиком Пал Ередшем, покривають теорію чисел, комбінаторику та геометрію.

У січні 2026 року, програміст Ніл Сомані використав модель ChatGPT для успішного розв’язання 11 "задач Ердеша", що підкреслило потенціал методів машинного навчання в математиці. Раніше великі мовні моделі вважали недостатньо ефективними для такого складного завдання через ризик "галюцинацій", але нові підходи до розв’язання задач зробили їх точнішими та надійнішими.

Методи, використовувані OpenAI та Google DeepMind, вже дозволили їхнім системам здобути результати, порівнянні з медалями на Міжнародній математичній олімпіаді та студентському чемпіонаті з програмування. У рейтингу Epoch AI OpenAI GPT-5.2 та Google Gemini 3 Pro займають провідні позиції за результатами складних математичних тестів.

Крім математики, AI-лабораторії активно розробляють інструменти програмування з високою точністю. Anthropic просуває систему Claude Code, тоді як DeepMind створила AlphaProof і AlphaGeometry для математичного аналізу.

Попри досягнення, AI все ще не може автономно вирішувати складні математичні проблеми, які вимагають тривалих досліджень. Прогрес у цій галузі вимагає покращення навчальних моделей для безперервної накопичувальної роботи та збереження попередніх знань.