Китайские ученые совершили прорыв в области математики, применив возможности искусственного интеллекта для решения сложной фундаментальной задачи. Специалисты Шанхайской лаборатории ИИ сообщили об успешном доказательстве трехмерного предположения Гиса, использовав для этих целей мультимодальную большую языковую модель Shusheng-S2 (S2). Данное событие подчеркивает растущую роль нейросетей не только в генерации контента, но и в строгих научных исследованиях.
Инновационный подход к математическому доказательству
Команда под руководством профессора Сюй Дишэна задействовала специализированную модель S2 от Shusheng Science, адаптированную для выполнения сложных вычислительных и логических операций. Трехмерное предположение Гиса, долгое время остававшееся нерешенным, требует высокого уровня абстракции и точности в геометрических построениях. Использование LLM в данном контексте позволило автоматизировать поиск логических цепочек, которые ранее ускользали от исследователей при традиционном подходе.
Методы формальной проверки и верификации
Для подтверждения достоверности полученных результатов была проведена независимая проверка. Профессор Дун Бинь из Пекинского университета совместно с командой академика Лю Жуочуаня применили специализированный каркас SHEAF. Этот программный комплекс предназначен для формальной верификации математических текстов, что исключает возможность ошибки, характерной для «галлюцинаций» нейросетей.
- Доказательство опубликовано на платформе препринтов arXiv (октябрь 2026 года).
- Исходный код формальной проверки размещен в открытом доступе на GitHub.
- В работе использовалась мультимодальная архитектура для анализа геометрических структур.
Перспективы ИИ в фундаментальной науке
Успех китайских ученых демонстрирует переход от использования ИИ как вспомогательного инструмента к его роли полноценного участника научного процесса.
Применение модели Shusheng-S2 для решения задач такого уровня сложности открывает новую главу в истории математики.
Интеграция больших языковых моделей с системами формальной проверки (Lean, Coq или SHEAF) в будущем может ускорить решение других «проблем тысячелетия» и способствовать развитию новых разделов топологии и алгебраической геометрии.
Данный прецедент подтверждает, что симбиоз человеческого интеллекта и машинного обучения становится основным драйвером прогресса в точных науках. В ближайшее время научное сообщество ожидает детального рецензирования опубликованных материалов, однако открытость кода верификации уже сейчас придает результатам высокую степень надежности.