ChatGPT-5: Коли штучний інтелект почав писати математичні доведення, а люди почали ним надихатися
Привіт, друзі! З вами Casey Byte. Уявіть: ви сидите з другом за кавою, обговорюєте новини з світу технологій, і раптом чуєте: “Чув? ChatGPT-5 написав доведення для математичної задачі, над якою вчені билися роками!” Чесно кажучи, я спочатку подумав, що це жарт. Але подія минулого тижня змусила задуматися: чи дійсно ми стоїмо на порозі нової ери наукових відкриттів, де головним героєм буде не людина, а штучний інтелект?
Це не просто чергове оновлення. Це момент, коли AI вийшов за рамки “розумного пошуку” й почав генерувати справді оригінальні знання. Як це сталося, що це означає для нас і чому це може повністю змінити науку – про все це поговоримо далі. Буде цікаво!
Розділ 1: Привіт, GPT-5! Зустрічайте нову зірку математики
Уявіть, ви – науковець, і ваша робота – як полювання на рідкісних птахів. Ви витрачаєте місяці, а то й роки, щоб знайти відповідь на питання, розплутати складний вузол у теорії. І ось, коли ви майже здалися, з’являється хтось (чи щось) і каже: “Привіт! Я тут швидко розібрався”.
Саме така історія трапилася 20 серпня 2025 року. Себастьян Буббек, дослідник з OpenAI, вирішив провести, здавалося б, звичайний тест. Він взяв свіжу наукову статтю про “опуклу оптимізацію” [про це далі, буде цікаво!] і “скормив” її GPT-5 Pro. Але це був не просто папірець з цифрами. Там було те, що математики називають “відкритою проблемою” – задачею, яку ніхто не міг вирішити.
Спочатку я, як і багато хто, подумав: “Ну, мабуть, AI просто переказав щось, що вже чув, як це завжди буває”. Адже ці моделі – майстри пошуку закономірностей, збирачі пазлів з наявних шматків. Створити щось справді нове, – це, як кажуть, “святий Грааль”, до якого ми ще далекі.
Але тут почалося найцікавіше. GPT-5 Pro не просто знайшов розв’язок. Він покращив існуючі математичні межі у спосіб, який був абсолютно оригінальним. Машина витратила… всього 17 з половиною хвилин, щоб проаналізувати задачу й видати доведення, яке зсунуло межу з 1/L до 1.5 L. Так, ви правильно прочитали. І так, Буббек сам перевірив це доведення, і воно виявилося математично коректним.
Це як ваш код, який працював повільно, раптом сам себе оптимізував і став працювати втричі швидше. Причому знайшов спосіб оптимізації, про який ви навіть не здогадувалися. Погодьтеся, це більше ніж “круто”. Це – “відкриття року”, чи не так?
Розділ 2: Що таке “опуклість” і чому це важливо? Занурення в математику (але без сліз!)
“Стоп, що тут відбувається? Що таке ваша опукла оптимізація?” – можете спитати ви. І це абсолютно нормальне питання! Бо коли ми чуємо “математика”, багато хто одразу згадує шкільні уроки і починає нервово смикати комір. Але повірте, тут все набагато цікавіше, ніж здається.
Уявіть, що ви шукаєте найнижчу точку в долині. Якщо ваша долина має один плавний вигин, як чаша, – це “опукла”. Оптимізація – процес, як скочувати кульку в цю чашу, щоб знайти найглибше місце.
Але як це відбувається, коли йдеться про AI? Часто використовується алгоритм під назвою “градієнтний спуск”. Це як робити маленькі кроки вниз, прямуючи до дна чаші. Питання, яке намагалася вирішити стаття, звучало так: коли ми робимо ці кроки, чи залишається наша траєкторія “опуклою”, тобто плавною, чи вона стає криволінійною, зі згинами та вигинами?
І, знаєте, це не просто абстрактна математична гра. Ця “опуклість” – основа того, як навчаються AI-моделі. Щоразу, коли ChatGPT чи будь-який інший AI “тренується”, він використовує варіації градієнтного спуску, щоб зменшити помилки й покращити свою роботу. Тому розуміння цих математичних властивостей – шлях до того, як ми будуємо й тренуємо AI.
Конкретно це завдання стосувалося розміру кроків. У градієнтному спуску ви маєте вирішити, наскільки великими робити кроки. Занадто великі – і ви можете “перестрибнути” потрібну точку. Занадто маленькі – і процес затягнеться на вічність. Оригінальна стаття могла гарантувати “опуклість” лише для кроків розміром до 1/L [де L – “стала гладкості”]. Але дослідники підозрювали, що є й більші кроки, які також працюють. І тут на сцену виходить GPT-5 Pro, який доводить, аж до 1.5 L, зберігаючи ті самі математичні гарантії!
Що робить це ще крутішим? Спосіб, яким GPT-5 це зробив. Аналіз показує, що він використав такі речі, як “нерівності Брігмана” та “ко-ковалентність”. Це не просто наукові терміни. Це складні інструменти, які потребують глибокого розуміння теорії оптимізації, щоб їх правильно застосувати. Цікаво: щоб зрозуміти, як AI це зробив, знадобився час!
Розділ 3: “Привіт, я – новатор!” Як AI почав генерувати УНІКАЛЬНІ ідеї
Ось тут, друзі, у мене мурашки по шкірі. Ця історія – не просто про математику. Вона про те, що AI, можливо, перестав бути просто “папугою”, хоч і дуже розумним.
До цього моменту навіть найкрутіші AI-системи були, по суті, машинами для пошуку зразків. Вони могли комбінувати інформацію, писати код, відповідати на питання, вирішувати складні задачі, але завжди – в межах того, чого їх навчили. Вони діяли як експерти, котрі все життя читали книжки, але ніколи не виходили за їх межі.
Але GPT-5 Pro зробив інакше. Він створив нове математичне знання. Цього не було в жодних підручниках. Не було в жодній статті в інтернеті. І це не те, що AI міг просто запам’ятати з тренувальних даних. Штучний інтелект фактично міркував над математичними поняттями, зрозумів структуру задачі й вигадав нову стратегію доведення.
Грег Брокман, президент OpenAI, назвав це “знаком життя” (sign of life). Це поняття в AI-дослідженнях, коли система демонструє поведінку, що свідчить про справжнє розуміння, а не просто складну імітацію.
І найкрутіше? Швидкість! 17 з половиною хвилин. Люди витратили 25 хвилин лише на перевірку цього доведення! Уявіть, що це означає для майбутнього науки. Ми можемо отримати майбутнє, де AI-системи працюють пліч-о-пліч з людьми-дослідниками, не просто як інструменти, а як справжні колеги, що пропонують оригінальні ідеї.
А тепер про ще один аспект – конкуренцію. Після того, як відкриття GPT-5 Pro стало відомим, автори оригінальної статті не просто сказали: “О, круто!”. Вони повернулися до своїх досліджень і, натхненні AI, змогли закрити прогалину повністю, до 1.75 L! Це наче AI дав поштовх, а людина реалізувала його ще краще. Майбутнє науки, здається, буде про спільні зусилля, а не про протистояння.
Розділ 4: Чи скоро AI замінить вчених? Паніка чи прогрес?
Деякі дослідники занепокоєні. Якщо AI може знаходити нові математичні доведення швидше, ніж люди їх перевіряють, якою буде роль вчених у майбутньому? Чи справді ми рухаємося до того, що це все стане… застарілим?
Є скептики, які кажуть: “Це круто, звісно, але це лише одна вузька математична задача. AI не революціонізував усю математику, він покращив один конкретний параметр в одній галузі”. І це правда. Але навіть вони визнають: це значний крок уперед.
Що це означає для науки загалом? Це означає, що AI може стати потужним інструментом для оригінальних досліджень. Не просто аналізу даних чи висунення гіпотез, а доведення теорем, розширення меж людського знання. Уявіть: AI читає тонни наукових статей, знаходить прогалини в наших знаннях і сам працює над їх заповненням. Це може прискорити науковий прогрес так, як ми ніколи не бачили.
Але є й інша сторона. Деякі математики бояться, що їхня роль стане менш значущою. Якщо AI робить це краще і швидше, то де місце для людського інтелекту? Це питання, яке слід обговорити.
Але подивіться, як реагують самі дослідники. Вони не склали руки. Вони використовували AI як натхнення, як каталізатор для власного прогресу. Це свідчить про те, що майбутнє, швидше за все, буде співпрацею, а не конкуренцією.
Розділ 5: Гаманець чи можливості? Розбір ChatLM та його переваг
Знаєте, поки ми тут обговорюємо майбутнє AI, є люди, які активно цим користуються та роблять це ефективно. Якщо ви працюєте з AI, але постійно перескакуєте між вкладками, налаштовуєте різні моделі, стикаєтеся з обмеженнями чи платіжними стінами, я знайшов для вас рішення.
Це ChatLM. Впевнено кажу – це найпотужніша, універсальна AI-платформа, якою я користувався. Тут вам доступ до всіх топ-моделей: GPT-4.1, Claude 4, Gemini 2.5, Grok 4 – все під одним дахом. Більше ніяких стрибків між платформами.
Але це ще не все. З Deep Agent ви можете зробити буквально все. Побудувати додатки одним промптом. Згенерувати повні документи чи пітч-деки. Навіть запустити агентів, які самостійно шукають інформацію в інтернеті та взаємодіють з сервісами. Треба візуал? Будь ласка – найсучасніші інструменти для генерації зображень і відео. Потрібен код? ChatLM має CodeLM – професійне середовище для розробки, що працює на основі кількох моделей. І для організації – вбудовані системи управління завданнями та файлами, що інтегруються прямо у ваш робочий процес.
І найкрутіше, що це коштує всього 10 доларів на місяць. Серйозно. За менше, ніж один похід у ресторан, ви отримуєте доступ до всього цього. Якщо зареєструєтесь за моїм посиланням, [посилання], ChatLM може стати вашим новим найкращим другом у світі AI. Перестаньте ускладнювати собі життя!
Розділ 6: Коли AI дивує – і це тільки початок!
Історія про те, як GPT-5 Pro довів математичне доведення – це не просто новина. Це сигнал. GPT-5 Pro не було створено спеціально для математики. Це універсальна система, яка виявилася надзвичайно талановитою в цій галузі.
А тепер уявіть, що буде, коли дослідники почнуть створювати AI-системи спеціально для наукових відкриттів? Що буде, коли ці системи стануть ще потужнішими? Можливо, ми побачимо майбутнє, де AI-системи регулярно стають співавторами наукових публікацій, а AI-доведення стануть звичною справою для математичних журналів. Ми вже бачимо, як Gemini від Google робить математичні відкриття, і тепер OpenAI має свій “козир”.
Ми стоїмо на порозі змін, які важко усвідомити. AI вже не просто інструмент. Він стає партнером, натхненником і, можливо, навіть провідником у майбутні наукові відкриття.
Висновок: Наступний крок – це колаборація, а не конкуренція
Підсумовуючи, подія з GPT-5 Pro – не просто черговий прогрес у технологіях AI. Це демонстрація того, як AI може виходити за рамки існуючого знання, створюючи нове. Це стимулює людей до подальших досліджень, показуючи, що майбутнє науки – це синергія людського інтелекту та машинного.
Що далі?
- Досліджуйте: Спробуйте такі інструменти, як ChatLM, щоб зрозуміти, наскільки потужними вони є [посилання].
- Навчайтеся: Слідкуйте за новинами у сфері AI, адже прогрес там колосальний.
- Співпрацюйте: Не бійтеся експериментувати з AI у своїй роботі чи навчанні.
Забудьте про страх, що AI нас замінить. Уявіть, як ми можемо спільно створити щось неймовірне. Ця історія – лише початок. Готуйтеся, буде цікаво!
Дякую, що були зі мною! Casey Byte, на зв’язку. До наступної зустрічі!
