🧮В последнее время всё чаще можно услышать, что нейросети постепенно приближаются к AGI. Если совсем просто: AGI (Artificial General Intelligence) - это искусственный интеллект, который умеет не просто хорошо выполнять одну конкретную задачу, а способен рассуждать, обучаться, программировать, работать с разными областями знаний и переносить опыт из одной задачи в другую. То есть что-то гораздо ближе к полноценному интеллекту, а не просто очень умному чат-боту. Понятно, что никакого официального момента: «Поздравляем, сегодня мы создали AGI» пока не было. Да и единого определения, что именно считать AGI, тоже нет. Но происходящее в последние годы выглядит довольно интересно. Особенно когда нейросети начинают использовать не для генерации текста, картинок или кода, а для решения задач (не те которые каждый второй решает🤣), а над которыми человечество бьётся десятилетиями. Недавно, например, было опубликовано возможное решение одной из задач тысячелетия - задачи Навье-Стокса.🤔 Если сильно упрощать, эта задача связана с математическим описанием движения жидкостей и газов. Вода течёт по трубе. Воздух обтекает крыло самолёта. Возникает турбулентность. Физически мы всё это наблюдаем постоянно, а вот с математической точки зрения там есть фундаментальная проблема, которую до сих пор не удалось окончательно закрыть. И вот теперь появилось возможное решение с использованием ИИ. Но тут важно не разгоняться раньше времени. Это пока не значит, что вторая задача тысячелетия официально решена. Доказательство должны проверить другие математики, оно должно пройти полноценное научное рецензирование и получить признание математического сообщества. (Первую кажется где-то два года разбирали?) Так что сейчас ситуация выглядит примерно так: ИИ: Кажется, я решил задачу. Математики: Отлично. Сейчас несколько лет будем проверять. И вот сама эта ситуация уже довольно необычная. Потому что есть знаменитые задачи тысячелетия. В 2000 году Clay Mathematics Institute выбрал семь очень сложных математических проблем. За решение каждой назначили награду: $1 000 000. Прошло больше 25 лет. И знаете сколько из семи задач официально решено? Одна. Гипотеза Пуанкаре. Её доказал российский математик Григорий Перельман. Причём от миллиона долларов он потом отказался. Остальные задачи до сих пор открыты. Но самое интересное, что кроме задач тысячелетия существует огромное количество других математических проблем, которые человечество тоже до сих пор не может решить. И некоторые из них звучат настолько просто, что сначала вообще непонятно: а в чём тут проблема? Например, гипотеза Гольдбаха. Ей уже почти 300 лет. Формулировка такая: Любое чётное число больше 2 можно представить как сумму двух простых чисел. Простые числа - это числа, которые делятся только на 1 и на самих себя. Например: 4 = 2 + 2

6 = 3 + 3

8 = 3 + 5

10 = 3 + 7

20 = 3 + 17

100 = 47 + 53 Попробуйте взять практически любое чётное число. Скорее всего, очень быстро найдёте два простых числа, которые в сумме его дают. Причём компьютерами эту гипотезу уже проверяли на совершенно безумных диапазонах. До: 4.000.000.000.000.000.000 И контрпример так и не нашли. Казалось бы. Ну значит доказано? Нет :) Вот здесь как раз начинается математика. Представьте, что вы проверили: 4 6 8 10 12 ... 4 000 000 000 000 000 000 И всё работает. Но чисел ведь бесконечно много. После последнего проверенного числа есть следующее. Потом ещё одно. Потом ещё миллиард. Потом ещё триллион. И так бесконечно. Поэтому компьютер может сказать: Я проверил огромное количество чисел и ни одного исключения не нашёл. Но математическое доказательство должно сказать: Исключения не существует вообще. Ни сейчас. Ни через триллион чисел. Ни через число размером в миллион знаков. Вообще никогда. И вот этого доказательства для гипотезы Гольдбаха человечество до сих пор не нашло. Хотя сама задача формулируется буквально в одном предложении. Мне кажется, именно такие примеры хорошо показывают, что сейчас происходит с ИИ. Пару лет назад основной вопрос был: Может ли нейросеть написать нормальный текст или код?