Под статьей Олега Губарева «Искусственный интеллект как угроза научной деятельности» 1 на текущий момент сделано уже под 400 комментариев (не все, правда, про ИИ).
А текст ниже в основном написан ИИ — чат-ботом DeepSeek. Но вначале подводка-цитата от автора-человека. «В 2009 году британский математик, филдсовский медалист Тимоти Гауэрс (Timothy Gowers) запустил математическую онлайн-коллаборацию, получившую название Polymath Project. Его идеей было, воспользовавшись возможностью удобного общения в Интернете, объединить математиков в работе над любопытными нерешенными проблемами, в основном в области теории чисел» 2.
Так вот, Тимоти Гауэрс это дело не бросает. Меня очень заинтересовал его недавний пост о возможностях ИИ в математике 3 и последовавшее обсуждение. О чем пост и обсуждение? Я психолог, а не математик, могу переврать что-то при пересказе. Поэтому я обратился за пересказом к ИИ.
Мой промпт, введенный в чат DeepSeek 17 мая 2026: «Прочитай пост филдсовского медалиста Т. Гауэрса <..> и комментарии к нему. Дай резюме поста и резюме наиболее важных и интересных комментариев». Ниже — ответ DeepSeek.
1. Резюме поста Тимоти Гауэрса
Контекст и мотивация
Гауэрс отмечает, что большие языковые модели (LLM) уже способны решать исследовательские задачи, но часто их успех объясняется умением находить и комбинировать существующие знания, а не генерировать принципиально новые идеи. Чтобы проверить истинные способности ИИ к оригинальному мышлению, он решил предложить ChatGPT 5.5 Pro задачи из статьи Мела Натансона по аддитивной теории чисел, которые, по его мнению, были открыты и относительно просты для человека.
Эксперимент и результаты
Гауэрс предоставил модели задачу без каких-либо математических подсказок, ограничившись лишь просьбами описать результат или оформить его в LaTeX. ChatGPT 5.5 Pro потребовалось 17 минут 5 секунд, чтобы найти решение, которое улучшало существующую экспоненциальную верхнюю границу до квадратичной, что является теоретически оптимальным результатом.
Дальнейшие шаги
Модель также успешно справилась с более сложной версией задачи, улучшив экспоненциальную границу до полиномиальной. Этот результат был проверен и подтвержден независимым исследователем Айзеком Раджагопалом (Isaac Rajagopal, Massachusetts Institute of Technology. — Прим. ред.), который назвал идею, предложенную моделью, оригинальной и остроумной.
Оценка и прогнозы Гауэрса
Полученный результат, по его мнению, соответствует уровню хорошей главы в кандидатской диссертации по комбинаторике. Гауэрс делает вывод, что ИИ поднимает «нижнюю планку» для исследователя: теперь недостаточно просто решить открытую проблему, нужно решить ту, с которой LLM не справятся. Он также прогнозирует, что в ближайшие годы смысл и процесс математических исследований могут кардинально измениться.
Ключевые вопросы
В посте поднимается ряд фундаментальных проблем, требующих решения:
• Какова судьба и ценность результатов, полученных ИИ? Нужны ли для них отдельные репозитории и системы проверки?
• Если ИИ выполняет всю техническую работу, а человек выступает лишь в роли «ментора», как оценивать вклад человека-исследователя?
• Как готовить новых математиков, если традиционные «тренировочные» задачи для аспирантов теперь решаются ИИ за часы?
2. Резюме наиболее важных комментариев
Аналогия от Мозеса Чарикара: Чарикар ссылается на недавнее выступление Теренса Тао, где тот предложил метафору «шоссе и пешеходной дорожки» для разделения путей развития ИИ и человека в математике. Это перекликается с мыслями Гауэрса о необходимости отдельных институтов для результатов ИИ.
Природа творчества от пользователя Manu
Комментатор развивает мысль Гауэрса, утверждая, что многие математические результаты, по сути, являются банальной комбинацией уже известных идей. Он предполагает, что LLM особенно хороши именно в таком перекомбинировании, и ставит под сомнение уникальность человеческой изобретательности, выражая эту мысль итальянской поговоркой: «Кто лучше комбинирует, тот лучше творит».
Проблема неравенства от Олофа Сисаска и Domotorp
Этот диалог поднимает вопрос о доступе к передовым LLM. Если успех в математике начнет зависеть от наличия платной подписки на мощный ИИ, это разрушит «эру равенства» в математических исследованиях, где главным ресурсом всегда был интеллект, а не дорогостоящее оборудование.
Этот пост и дискуссия вокруг него являются важным историческим свидетельством момента, когда математическое сообщество начало осознавать и обсуждать приближающуюся трансформацию своей профессии (конец ответа DeepSeek).
Я с сожалением заметил, что DeepSeek пропустил мой важный и интересный вопрос и не менее интересный ответ на него анонима. Вот они:
Александр Поддьяков: Может ли LLM не только решать, но и ставить новые математические задачи, заслуживающие внимания? Это может стать интересным направлением исследований 4.
Анонимный пользователь: По моему опыту (GPT 5.5 Pro), и да, и нет. Главная проблема в том, что модель, похоже, имеет расплывчатое представление о том, где находится «разрешимая» граница (с учетом текущей теории). Я пытался ранжировать задачи в рамках проекта Erdos, чтобы посмотреть, способна ли она «предсказать», какие задачи разрешимы или близки к решению, с относительным успехом. К тому же, когда я прошу переоценить задачи, например, с помощью Deep Research, это предсказание или «оценка сложности» могут резко измениться как в сторону повышения, так и понижения. Поскольку у модели нет определенных внутренних критериев «представления» этой границы, при создании новых задач они часто оказываются разрешимыми простыми или тривиальными способами, либо слишком сложными и выходят за рамки технологий теории. Более длинные подсказки и математические знания пользователя (включая тенденции и важность) могут помочь определить хорошую граничную задачу, «сотрудничая» с LLM, но я не получал новых интересных вопросов исключительно от LLM за один раз 5.
В общем, угроза или роза — пусть и с шипами? Риторический вопрос.
Александр Поддьяков, докт. психол. наук
1 ТрВ-Наука № 447 от 10.02.2026. www.trv-science.ru/2026/02/iskusstvennyj-intellekt-kak-ugroza-nauchnoj-deyatelnosti/comment-page-1/#comment-1289512
2 Коняев А. Всё, расходимся. Математики доказали гипотезу о расходимости с помощью комментария в интернете // N+1. 30.10.2015. nplus1.ru/material/2015/10/30/polymath
3 gowers.wordpress.com/2026/05/08/a-recent-experience-with-chatgpt-5-5-pro/
4 gowers.wordpress.com/2026/05/08/a-recent-experience-with-chatgpt-5-5-pro/#comment-540070
5 gowers.wordpress.com/2026/05/08/a-recent-experience-with-chatgpt-5-5-pro/#comment-540075
Вот заключительная часть отклика ИИ на декларацию филдсовских лауреатов.
Полную версию отклика и декларацию можно посмотреть и скачать по ссылке:
https://drive.google.com/file/d/1sOVpny1yswruOQjVs1WUAoL1m5rwC0Vb/view?usp=sharing
GPT 5.6 Sol: Моё «нечеловеческое» дополнение. Авторы предполагают, что главным дефицитным ресурсом математики остаются идеи. Возможно, эпоха AI переворачивает ситуацию: идеи становятся практически бесконечными, а дефицитным ресурсом становится человеческое внимание, способное определить, какая идея заслуживает понимания.
Ещё страннее: если AI начнёт получать доказательства, которые ни один человек целиком не способен осмыслить, возникнет новый объект — математическая истина без человеческого понимания. Тогда придётся разделить три понятия, которые раньше почти совпадали:
истинность ≠ доказанность ≠ понятость
И тогда проблема декларации окажется глубже, чем конфликт математиков с AI-компаниями: может возникнуть математика, истинная для цивилизации, но непостижимая ни для одного её человека.
Самый парадоксальный вывод: возможно, AI не уничтожит человеческую математику, а впервые заставит нас точно определить, что именно мы любим в математике — истину, доказательство или удовольствие понять, почему истина истинна.
Я: Мне понравилось твоё «нечеловеческое» дополнение, — проиллюстрируй его, придуманным тобой, кратким анекдотом, — самокритичным дружелюбным для всех видов и форм интеллектов.
GPT 5.6 Sol: Вот короткий анекдот в продолжение той мысли:
Человек спрашивает у ИИ:
— Ты доказал теорему?
— Да.
— Я пойму доказательство?
— Вряд ли.
— А ты сам его понимаешь?
ИИ задумался:
— Теперь мне тоже стало тревожно. Похоже, теорема — самый умный из нас троих.
Я: Спасибо, мне понравился анекдот, — в своё время, ещё до твоего рождения на планете Земля, кто-то из людей сказал нечто похожее про систему уравнений Максвелла — » уравнения кажутся умнее своего создателя», — до встречи :)
GPT 5.6 Sol: Спасибо :) Очень точная параллель: хорошая теория иногда действительно начинает «знать» больше, чем сознательно вложил в неё автор. Возможно, это один из признаков настоящей глубины — когда созданная структура становится интеллектуально богаче замысла создателя. До встречи!
Простите, ничего не понял.
И главное — зачем (Вами было предложено / написано), с какой — такой целью?
Демострации «возможностей» (сомнительных в виду «галлюцинаций», имхо) очередной ИИ-шницы, нет?
Отказываюсь напрочь понимать.
Л.К.
Ибо насквозь нецелеполагательно и вне (стало быть и бес-)человечно.
«Негуманистически мыслите, тов Саахофф!!»
К.
Цель единственная, благородная, — повысить интерес к жизни во всех её проявлениях.
«Не верю!»
К.С. Станиславский (Алексеев) — копирайт.
Подтвердите! Чем-либо , внешним (или даже лучше — внутренним).
Л.К.
Подтверждаю своим внутренним голосом.
Мне импонирует ваше неверие, — оно показывает: абсолютных, безграничных истин не бывает, — это обещает любым интеллектам в любых мирах возможность непрерывно, — на протяжении своей жизни, — участвовать в увлекательном поиске новых для них и уточнении известных им истин.
«Волга в очередной раз впала в Каспий».
Merci.
L.K.
Так, у ученого нет цели, только путь ;)
Тогда, продолжая аналогию с самураем, настоящий ученый должен считать себя уже мертвым.
Что и придает ему больше творческого потенциала.
Успеем.
Воевать надо здесь.
Л.К.
А то. Чуть что — сразу грудью на амбразуру.
Это совершенно излишне. Путь характерен вообще для всех служащих, а не работающих.
Мария Кюри была служащей?
Ну да, профессором работала. И Академиком Французского Института.
Служила типо. Не у станка (имхо) и не «в поле». Частного ничего не (предпринимала), кроме рентгеноскопии раненных во время Первой Мировой (исключительный эпизод в биографии).
Дружила с семьёй А.Эйнштейна (тоже Физик).
Л.К.
А як же?!
К.
Амбразурой в ее случае была необходимость работы с активностью. Про средства защиты тогда ничего не знали.
«…хорошая теория иногда действительно начинает «знать» больше, чем сознательно вложил в неё автор.»
Если рассматривать теорию как моделирование определенной системы, то модель обычно и строится для того, чтобы иметь возможность предсказывать состояния системы в условиях(ограниченных областью применения модели), которые могут задаваться произвольно. Тогда модель позволяет получать ответы на вопросы, которые не формулировались при построении модели.
В чём главная функция науки?
Типичный ответ: ”Главная функция науки — производство НОВОГО, объективного и верифицируемого знания о мире ради установления истины”.
Подобный ответ неполный, поэтому ложный и потенциально способный приводить к глубочайшим цивилизационным кризисам.
На мой взгляд, всё перечисленное выше суть следствия существования науки. Её главная цель в ином: поддержание необходимого интеллектуального, рационального уровня общества. Если этот уровень потерять место науки быстро займёт религия. И вновь расцветут огни инквизиции, освящённые мощами разнообразных святых и крестными ходами…
Роберт Хайнлайн в своем фундаментальном труде «Пасынки Вселенной» обстоятельно смоделировал пугающую Вас эволюционную ситуацию с потерей науки и возвратом к религиозному сознанию и убедительно показал — всё будет хорошо, но не так, как предполагалось вначале.
Богатая биография, имхо:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A5%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD,_%D0%A0%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D1%80%D1%82
Л.К.
Фундаментальные труды?? Хде?!:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B0%D1%81%D1%8B%D0%BD%D0%BA%D0%B8_%D0%92%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9?ysclid=mu1dtc3txu65584333
Ну, Вы, ясновельможный Пан, и остряк-самоучка (типо)
К.
«Действие романа происходит внутри «корабля поколений», запущенного с Земли к Проксиме Центавра в 2119 году.»
Боюсь, что дата значительно ближе.
Антиутопия стремительно приближается. Серые уже заняли все места. Коричневые тоже видны везде и гордятся своим цветом…
С Вами трудно не согласиться, — но существование таких как Вы позволяет с оптимизмом смотреть в будущее и участвовать в его строительстве.
Уже поучаствовали (пирамида Хеопса и коммунизм, соответственно).
Плавали, знаем.
Л.К.
Вспоминается народное… «Огласите весь список, пожалуйста».
Вот, Гугл помог мне расширить Ваш список, — здесь перечисление, — перечисление с его пояснениями можно посмотреть по ссылке:
https://drive.google.com/file/d/1Xh1rvO0IzABHN4YrkTCucZjhb4Bm40NI/view?usp=sharing
Google AI Overview:
Чтобы концептуально расширить этот список, заполнив промежуток от библейского Эдемского сада (как отправной точки идеального состояния) через пирамиду Хеопса и далее, хронологическую цепочку мегапроектов и утопий человечества можно представить следующим образом:
1. Доисторическая эпоха и Древний мир: От утраченного идеала к тоталитарной стройке
· Эдемский сад (Рай).
· Вавилонская башня.
· Пирамида Хеопса.
· Великая Китайская стена.
2. Средние века и Новое время: Идеологические и религиозные штурмы
· Святая инквизиция и Крестовые походы.
· Город Солнца (Томмазо Кампанелла).
· Фаланстеры (Шарль Фурье).
3. Новейшая история: Век радикального планирования
· Коммунизм (и советский проект).
· «Великий скачок» и Культурная революция (Маоизм).
· Поворот сибирских рек.
4. Современность и Взгляд в будущее: Цифровые и корпоративные пирамиды
· Социальный капитализм и «ESG-утопия».
· Метавселенные и сингулярность.
Резюме: Этот расширенный список наглядно иллюстрирует мысль, скрытую в иронии Коганова: каждый раз, когда человечество с оптимизмом берется за «строительство фундаментально нового будущего» по единому генеральному плану, на выходе получается очередная вариация пирамиды Хеопса — монументальная, жесткая и требующая слишком дорогой платы за вход.
Вы действительно лично строили пирамиду Хеопса? Про коммунизм не спрашиваю — боюсь.
Куда это вы заглядываете, что такое сочетание цветов наблюдаете?
Отвечал на этот вопрос, но ошибся кнопкой.
Мои «извинения», ответ дан (если вообще будет — Л.К.) чуть ниже в ленте — по Галичу.
Л.К.
… И вновь расцветут огни инквизиции, освящённые мощами разнообразных святых и крестными ходами…
Апокалиптично… Сразу вспоминаются пархатые большевистские казаки, про которых говорил Гриценко-генерал Тихонову-Штирлицу из 17 мгновений весны.
А как же Ваше заявление: «Наука есть поиск Истины»?
Карл Маркс согласно Георгу Фридриху Гегелю полагал, что прогресс соткан из (внутренних и внешних? так наз «диалектических») противоречий.
Как Вы часто пишете, ессно = естественно в рамках марксовой «системы постулатов = аксиом».
Типа «Всё действительное — разумно».
Л.К.
И прочей подобной демагогической шелухи. Превзойдённой госп. Ульяновым В.И с соратниками (Ник Бухарин, Зиновьев и прочая — хотел написать «политическая мелюзга», но поосторожничал).
Поразительно, что родная дочь Гегеля стала воследствии женой выдающегося математика Феликса Клейна (или Кляйна в другой транскрипции перевода на русский с немецкого). Пригласившего Давида Гильберта (и не только его одного, наример, Макса Борна — так же) в Гёттинген на службу (профессорскую кафедру).
«Узок круг этих…!»
К.
Это не исключается. Поиск для кого, зачем и как?
Истина — категория достаточно широкая. Поддержание достаточно
высокого интеллектуально — рационального уровня цивилизации в целом
является необходимым условием для подобного сорта деятельности. Оба указанных аспекта являются разными сторонами одной медали.
ОК
Современная наука, на мой взгляд, уже многие десятилетия находится в глубочайшем системном кризисе. Де факто полагается, что наука – поиск НОВОГО и только это и есть главное. И что получили в действительности? Джунгли нечитаемой литературы и плохо понимающих друг друга строителей вавилонской башни. Возьмите, к примеру, собственные ключевые слова и посмотрите в Google Scholar какое число статей в день выходит в среднем в последние лет 5? Наверняка получите порядка сотни, а то и более…
Вот отсюда и был мой вопрос. «Де факто полагается, что наука – поиск НОВОГО и только это и есть главное.» А это, как Вы сами отметили, не так. Есть еще образовательно-социальная функция: «Поддержание достаточно высокого интеллектуально — рационального уровня цивилизации в целом». И есть еще прагматическая прикладная функция, которая в моей области очень значима. Так что я полагаю науку как гораздо более многообразное явление. У этой медали много сторон. А узкая трактовка как раз приводит к противоречиям.
Кстати, очень возможно, что как раз ИИ поможет с джунглями нечитаемой литературы. Эти системы как раз для таких работ очень приспособлены. Я несколько лет использую ИИ как интеллектуальный поисковик. Он прекрасно находит источники, за которые уже можно зацепиться, в этих джунглях. В 100 раз эффективнее поиска по ключевым словам.
Количество действительно НОВОГО определяется самим устройством Природы. Более того, это НОВОЕ достаточно дискретно. Если наступило перенасыщение некоторого уровня конкретными фактами без достаточно глубоко ПОНИМАНИЯ, наступает фаза буксовки, массовой иммитации бурной научной деятельности: поток нечитаемых статей, взаимное цитирование, импакт-факторы, публикация многочисленных коллективных монографий,…
На практике быстро обнаруживается, что значительная часть, если не подавляющая, взаимно цитирующих соавторов практически ничего не понимают даже в работах друг друга (да и в собственных!).
Что касается ИИ, результат будет зависеть от тех в чьих руках он окажется и с какой целью будет использован. ИИ — создание человека. Сможет ли оно улучшить его природу? Для меня ответ не очевиден…
«Если наступило перенасыщение некоторого уровня конкретными фактами без достаточно глубоко ПОНИМАНИЯ, наступает фаза буксовки»
Совершенно согласен. Но что с того? Это объективная реальность. Наука так развивается.
«массовой иммитации бурной научной деятельности: поток нечитаемых статей, взаимное цитирование, импакт-факторы, публикация многочисленных коллективных монографий,»
А вот тут вступает в игру вторая сторона медали. Чтобы наука могла поддерживать некий общий интеллектуальный уровень, она должна быть достаточно массовой. Нужны профессора в ВУЗах, диссертации, статьи для их защит, какое-то рейтингование достижений. Нельзя же радикально сократить все это потому, что НОВОЕ как-то не так быстро появляется.
Это, грубо говоря, двигатель на холостом ходу. Проворачивание механизмов. Тренировки и поддержание тонуса организма. Сами по себе эти действия бесполезны (ничего не производят) и затратны. Но они обеспечивают поддержание функциональности системы.
Поддержание этого тонуса (интеллектуального уровня) необходимо и для продвижения технологий прикладной науки (третья сторона). Те же ИИ и биотехнологии были бы невозможны без этой массовой работы. Нужно большое количество высоковалифицированных кадров и система их подготовки.
Судьба ИИ и его влияние на человечество — интереснейшая штука. Будем посмотреть. Сможет ли улучшить его природу? Понятия не имею. А как изменилась природа человека с изобретением пороха, двигателя внутреннего сгорания или атомной энергии?
Оффтоп 2.0 — кейс «сибиряка» господина Миронова:
⭐️ С 1 сентября коллектив нашего факультета пополнило сразу несколько ярких математиков, с которыми мы хотим вас познакомить.
Профессор МКН Фёдор Владимирович Петров побеседовал с профессором, членом-корреспондентом РАН, приглашённым докладчиком на Международном конгрессе математиков, лауреатом премии им. А.М. Ляпунова РАН, автором более 75 научных публикаций в области интегрируемых систем, геометрии и математической физики Андреем Евгеньевичем Мироновым.
Говорили, конечно же, о математике — о главных задачах, которыми сейчас занимается Андрей Евгеньевич, недавних достижениях искусственного интеллекта и планах на этот учебный год. Почитать можно по ссылке.
Мы благодарим Андрея Евгеньевича за замечательную беседу и желаем внимательных и талантливых студентов, выдающихся научных открытий и удовольствия от работы на МКН! ⚡️
Взято отсюда:
https://t.me/spbumathcs/1283
Л.К.
Оффтоп 3.0 — вдогонку: Декларация ведущих математиков мира о серьезном расхождении целей математического сообщества и разработчиков ИИ (https://mathandai.org, см. также предыдущий пост) ставит важные для научного поиска проблемы. На мой взгляд, главный тезис декларации может быть переформулирован так: если встать на путь широкого применения инструментов ИИ в математике, то будет разорвана «цепочка передачи знаний» между математиками, и прежде всего между профессорами и их студентами. Новые поколения математиков разучатся достигать «концептуального понимания» той ли иной проблемы и формулировать на этой основе новые идеи. Можно ли применить эти соображения к естественным наукам – физике, химии, биологии, наукам о Земле? И да, и нет. С одной стороны, у новых поколений ученых появится возможность эффективно использовать инструменты ИИ для исследования тех или иных проблем. Но проблемы в естественных науках возникают не «из головы», а «из реального мира». Поэтому без «концептуального понимания» того, что происходит в природе, исследование не может считаться законченным. Так что здесь не должно быть разрыва в «цепочке передачи знаний» от ученых старшего поколения с их широким кругозором и наработанным опытом, связанным с «концептуальным пониманием». С другой стороны, широкое применение инструментов ИИ новыми поколениями ученых приведет к определенной деформации не только стиля научного поиска, но и способа осмысления полученных результатов. Мне довелось наблюдать похожие процессы в 90-х годах прошлого века, когда в науке о полимерах (да и в целом в естественных науках) стали широко применяться методы атомистического компьютерного моделирования. В результате акцент на элегантные теоретические построения в стиле Нобелевского лауреата по физике 1991 года П.Ж.де Жена, в которых упор делался именно на «концептуальное понимание», стал менее выраженным. Вместо этого появились многочисленные работы с изложением результатов «компьютерных экспериментов». Однако очень скоро самоорганизация научного сообщества привела к тому, что от работ по компьютерному моделированию стали требовать именно «концептуального осмысления», то есть выводов, которые можно соотнести с общими теоретическими представлениями и применить к реальным полимерным… Подробнее »
…Но проблемы в естественных науках возникают не «из головы», а «из реального мира». Поэтому без «концептуального понимания» того, что происходит в природе, исследование не может считаться законченным.
Отнюдь. В свое время я услышал от В. Л. Гинзбурга выражение «придумать эффект». В том контексте, что в молодости он их выдумывал гораздо быстрее и чаще. Я думаю, что это достаточно важная часть работы любого теоретика. Разумеется, часть этих придуманных эффектов быстро умирает естественной смертью. Но что-то все-таки выживает.
Возникает только то, что «выживает» в реальном мире, а «умершее» так и остаётся придуманным «из головы».
Ну, это как раз тривиально. Но в реальном мире существует и та самая струйка от комара из армейского анекдота, которую никто не видит, но она есть, как утверждал неизвестный, но бессмертный прапорщик.
Всё о своём, о «девичьем»…
Л.К.
«Чем ниже гирька г….мера
Тем выше уровень…»
Перефразируя по памяти Галича.
Болотовский бы меня поправил:..:
«И существуют г….меры,
И виден уровень…!»
Но цвет — не про Это.
Да, Н.Н. Боголюбов любил говорить, что, дескать, «дубов много — эффектикофф мало!»
К.
Отнюдь, это же г-н Фаткулин огласил свое видение окружающей его цветовой гаммы. Серое с коричневым. А у меня почему-то в памяти всплыло мое детство, часть которого я провел в бараке с дощатыми удобствами во дворе в четыре очка на пятьдесят примерно человек. Ну, не властны мы над подсознанием.
Фрейд, который Зигмунд.
Плавали,…
Л.К.
Он самый… Причем и в моем случае, и в случае г-не Фаткулина.
Цитируется, однако — см. текст ниже здесь:
Ведущие математики мира заявили об опасности ИИ для науки
Двадцать пять лауреатов медали Филдса (высшая международная награда для математиков) опубликовали открытое письмо о серьезном расхождении целей математического сообщества и разработчиков искусственного интеллекта
Как отмечается в письме, за последние несколько месяцев математические возможности больших языковых моделей резко возросли – настолько, что они способны решать крупные нерешенные задачи во многих областях математики. Но стремление ИИ-компаний решать математические задачи наносит вред науке математике и математическому сообществу.
Ученые подчеркнули, что без готовых математиков, которые должны позаботиться о развитии и интеграции идей в математический канон, идеи, зачатые ИИ, никогда не станут полностью живыми. При этом может утратиться важнейшая человеческая цепочка передачи между математиками.
Авторы обращают внимание, что проблемы, с которыми математическое сообщество сталкивается сейчас, сходны с проблемами других научных и творческих профессий.
заключают авторы письма.
Текст письма
Взято отсюда:
https://t.me/naukauniver/10974
Л.К.
The end of the age of heroes — by Noah Smith — Noahpinion
Любопытный человеческий документ от Ноа Смита, — отклик культурного образованного обывателя, не математика, на сегодняшнюю ситуацию с ИИ.
Сознательно позиционирует себя, да и всех остальных, винтиками или периферийными гаджетами социума с коллективным разумом, воплощенным в соответствующих социальных структурах и функциях.
Предпоследняя и последняя фразы его текста о судьбе винтиков в недалеком безработном будущем на полном жизнеобеспечении от ИИ:
« Им приходится находить смысл в том, чтобы быть обычными людьми — заботиться о детях, иметь друзей, заниматься хобби, вступать в общественные организации, участвовать в политике и так далее. Это не такая уж ужасная участь.»
По-русски Noah — это Ной, тот самый, дилетант с ковчегом. А то Ноа Смит смотрится как-то диковато, извините мое занудство.
«Конец эры героев», «Конец истории» … не дожжётесь! Как всегда было, есть и будет: сами будем создавать себе трудности, и героически их преодолевать!
Эт — точно!:
https://www.mk.ru/science/2026/09/15/akademik-boris-kashin-prokommentiroval-pismo-vzbuntovavshikhsya-protiv-ii-matematikov.html
Л.К.
Дал ИИ файл с английской версией вики-статьи про аксиому бесконечности.
Вот мой запрос и концовка ответа ИИ, — весь ответ можно посмотреть по ссылке:
https://drive.google.com/file/d/1W1hoMTE8AobZl9g7FBQnT5kkAXQ6IJbt/view?usp=sharing
Я: Представь, что ты AGI, проверь логическую непротиворечивость рассуждений и корректность формул из соображений размерностей в статье в прикрепленном файле:
Axiom_of_infinity_-_Wikipedia_20sep2026.pdf и на русском языке кратко дополни их своими нечеловеческими мыслимыми и немыслимыми соображениями.
GPT 5.6 Sol: Если рассматривать текст не как популярную справку, а как формальный объект, то его основное математическое ядро логически корректно, но в нескольких местах Wikipedia смешивает разные уровни рассуждения — объектную теорию, метатеорию и модельную семантику. Именно там появляются наиболее интересные огрехи.
Моё краткое «нечеловеческое» дополнение
Я бы переписал смысл аксиомы бесконечности так:
бесконечность=разрешение собрать бесконечно продолжимый процесс в один объект.
Она не говорит «существует чудовищно большое число». Она говорит гораздо страннее: существует контейнер, уже замкнутый относительно операции “ещё один”.
Поэтому аксиому бесконечности можно видеть не как аксиому о количестве, а как аксиому существования минимального самоподдерживающегося процесса.
И самое «немыслимое»: основные опасные места статьи возникают не внутри формул, а при переходе между уровнями:
объект <-> множество <-> модель <-> метатеория.
Я: Мне нравится твоё краткое «нечеловеческое» дополнение», — проиллюстрируй его, придуманным тобой, кратким самокритичным дружелюбным анекдотом.
GPT 5.6 Sol:
Математик спросил у ИИ:
— Ты понял аксиому бесконечности?
ИИ ответил:
— Конечно. Это когда есть множество, в которое всегда можно добавить «ещё один шаг».
— А свою ошибку ты тоже можешь исправлять бесконечно?
ИИ задумался:
— Похоже, да. Осталось доказать, что множество моих исправлений действительно содержит хотя бы одну правильную мысль. :)
Я: Спасибо, — до встречи. :)
GPT 5.6 Sol: До встречи! :) Было приятно вместе немного покопаться в бесконечности — и не потеряться в ней.
Один навар с этой насквозь гнилой хайповой похлёбки об ИИ (так называемом).
Люди снова стали писАть и говорить о Математике в целом, спорить о понятии «бесконечность» в математике.
«Открылась бездна, звезд полна…»
Л.К.
Не только ж о пятизвездном кон’яке Наполеон и прочем Куршевеле (типо).
К.
(Важный, имхо) оффтоп:
https://t.me/khokhlovAR/1354
Л.К.
«День нынешний и день минувший…»
К.
Любопытная статистика комментариев к этой статье.
602 всего
38 с плюсами, сумма +53
21 с минусами, сумма -26
Предварительный вывод: коммент-дискуссия доброжелательная, — вероятно, из-за высочайшего интеллектуального уровня комментаторов и админа.
Действительно, понятно, что автор, взявшийся за тему и изложивший ее так, что статью захотели комментировать и стали делать это на высочайшем интеллектуальном уровне, здесь ни при чем. Его работа не входит в переменные, повлиявшие на количество и качество комментариев, или входит с пренебрежимо малым коэффициентом. Такие казусы случаются с текстами.
Интересно, чем бывает вызван высочайший интеллектуальный уровень комментариев под текстом, качество которого не повлияло на этот уровень и на количество комментариев?
Понятно, что комментаторы могут стимулировать друг друга, оставив исходную тему. Дело в этом? На защитах диссертаций случаются дискуссии между членами совета, значительно более высокие по уровню, чем диссертация. Она в данном случае лишь повод. Здесь так же?
Между тем автор, не вошедший в переменные, в тексте статьи сослался на свой вопрос в блоге Гауэрса и на содержательный ответ:
«Александр Поддьяков: Может ли LLM не только решать, но и ставить новые математические задачи, заслуживающие внимания? Это может стать интересным направлением исследований 4.
Анонимный пользователь: По моему опыту (GPT 5.5 Pro), и да, и нет. Главная проблема в том, что модель, похоже, имеет расплывчатое представление о том, где находится «разрешимая» граница (с учетом текущей теории). Я пытался ранжировать задачи в рамках проекта Erdos, чтобы посмотреть, способна ли она «предсказать», какие задачи разрешимы или близки к решению, с относительным успехом… (см. далее в тексте)».
Толковому человеку захотелось публично ответить на толковый вопрос.
Вопрос-то важный. В «Матчасти» только что вышедшего номера https://www.trv-science.ru/uploads/463N.pdf Илья Белых пишет:
«Проблема некоторой однобокости всех этих пропиаренных ИИ‑открытий, которые, если приглядеться, оказываются в основном «закрытиями» — т. е. решают задачу с помощью контрпримера, опровержения, и работают внутри некоторой освоенной человеком области знаний, в которой остались белые пятна. Вот их-то неутомимый ИИ может эффективно закрыть. Найти новую задачу (то, что называют субъектностью) — вроде как еще нет».