ИИ помог математикам в теории вычислительной сложности

Недавнее исследование показало, что искусственный интеллект может оказать помощь в абстрактных областях математики, таких как теория вычислительной сложности. Модель OpenAI GPT-5 предложила идею, которая помогла доказать строгие ограничения для класса QMA, квантового аналога NP. Класс NP включает задачи, сложные для решения, но простые для проверки. QMA, в свою очередь, использует схему «Мерлин–Артур» для оценки вероятности принятия квантового свидетельства. Исследователи, включая Скотта Ааронсона, столкнулись с трудностями и обратились к GPT-5 за помощью. После нескольких попыток модель предложила рассматривать вероятность принятия через специальную функцию, что стало ключом к решению. Это открытие указывает на пределы методов усиления ошибок в QMA и ставит новые вопросы о равенстве классов QMA и QMA1. Таким образом, ИИ начал играть важную роль в решении фундаментальных математических проблем.