Когда математики начали нервно курить в сторонке
В 2025 году случилось то, чего ждали лет десять. AlphaProof от DeepMind решил две задачи Международной математической олимпиады. Сразу после этого Meta AI опубликовала работу, где их модель нашла новые функции Ляпунова для сложных динамических систем. Пресса взорвалась заголовками: "ИИ заменит математиков", "Конец фундаментальной науки".
А теперь давайте отмотаем плёнку назад и посмотрим, что на самом деле произошло. Без истерики.
На 25 января 2026 года AlphaProof остаётся самой продвинутой системой для формального доказательства теорем. Но её последняя версия всё ещё требует тонкой настройки под конкретные задачи и не умеет "думать" как человек-математик.
AlphaProof: не гений, а очень хороший инструмент
Что сделал AlphaProof на самом деле? Он формально доказал корректность решений для двух олимпиадных задач. Звучит впечатляюще, пока не понимаешь контекст.
Эти задачи уже были решены людьми. AlphaProof не открыл ничего нового - он просто проверил и формализовал существующие решения. Его сила в том, что он может работать с формальными системами доказательств типа Lean или Isabelle. Но ему нужна чёткая постановка задачи на формальном языке.
Попробуйте дать AlphaProof неформальную математическую интуицию, которую используют реальные математики. Скажем, "представь себе, что эта поверхность ведёт себя как резиновая плёнка". Он сломается. Потому что его обучение - это миллиарды формальных преобразований, а не понимание физической аналогии.
Meta и функции Ляпунова: успех с огромной оговоркой
Работа Meta AI выглядит солиднее. Их модель действительно нашла новые функции Ляпунова для некоторых динамических систем. Функции Ляпунова - это математический инструмент для анализа устойчивости систем. Их поиск часто сводится к творческому угадыванию.
Но вот что интересно: модель Meta работала в крайне ограниченном пространстве поиска. Она искала функции определённого вида (полиномиальные) определённой степени. Это как дать художнику палитру из трёх цветов и сказать: "Нарисуй всё, что видишь".
Более того, найденные функции нужно было потом проверять традиционными методами. ИИ предложил кандидатов - математики проверили их корректность. Это не замена, а усиление.
Почему ИИ не станет математиком в ближайшие годы
Давайте разберём фундаментальные ограничения, которые остаются актуальными на начало 2026 года:
- Проблема формализации: 90% математической работы - это неформальные рассуждения, аналогии, визуализации. Современные ИИ работают с формальными системами. Перевод между этими мирами до сих пор делают люди.
- Отсутствие математической интуиции: Когда Григорий Перельман работал над гипотезой Пуанкаре, он использовал глубокие геометрические инсайты. Нейросети не имеют интуиции - у них есть статистические закономерности в тренировочных данных.
- Креативность в постановке задач: Самые важные математические вопросы часто формулируются расплывчато. "Почему простые числа распределены так, а не иначе?" Попробуйте дать это ИИ для решения.
Кстати, о распределении простых чисел. В нашей статье "Вычислять, а не предсказывать: почему математика победит большие языковые модели" мы подробно разбираем, почему статистические подходы ИИ фундаментально ограничены в математике.
Реальная картина: ИИ как супер-ассистент
Вот как выглядит реальное использование ИИ в математических исследованиях на 2026 год:
| Что делает ИИ | Что делает математик | Результат |
|---|---|---|
| Перебирает тысячи вариантов доказательств | Задаёт направление поиска, интерпретирует результаты | Ускорение рутинной работы в 10-100 раз |
| Проверяет корректность формальных доказательств | Разрабатывает неформальную стратегию | Снижение ошибок, повышение надёжности |
| Находит закономерности в больших наборах данных | Формулирует гипотезы на основе этих закономерностей | Новые направления для исследований |
Это не замена. Это симбиоз. Причём математик остаётся мозгом операции, а ИИ - вычислительным мускулом.
Самые успешные проекты 2025-2026 годов в области ИИ для математики - это гибридные системы, где человек и нейросеть работают вместе. Например, в проектах автоматического доказательства теорем математик формулирует задачу на естественном языке, ИИ помогает формализовать её, а потом они вместе ищут доказательство.
Опасность иллюзий: когда ИИ генерирует наукообразный бред
Есть и тёмная сторона. С ростом мощностей языковых моделей появилась опасность "вейб-физики" - когда ИИ генерирует убедительно выглядящие, но бессмысленные математические рассуждения.
В статье "Вайб-физика: как нейросети генерируют наукообразный бред и почему это опасно" мы подробно разбираем, как современные LLM могут производить математический текст, который выглядит корректно, но содержит фундаментальные ошибки в логике.
Особенно опасно это для студентов и начинающих исследователей. Они могут принять красивый, но неверный вывод ИИ за истину. Проверка математических утверждений ИИ требует экспертизы - той самой, которую ИИ якобы должен заменить.
Что будет дальше? Прогноз на 2027-2030
Вот что мы реально увидим в ближайшие годы, если отбросить хайп:
- Специализированные ИИ для конкретных областей математики: Не будет единого "математического ИИ". Будут отдельные системы для теории чисел, топологии, алгебры. Каждая обучена на своей области.
- Улучшение интерфейсов человек-ИИ: Сейчас работать с AlphaProof могут только эксперты в формальных системах. Будут развиваться инструменты, позволяющие математикам общаться с ИИ на более естественном языке.
- ИИ для проверки и формализации: Главный вклад - не в открытие нового, а в проверку существующего. Математики будут предлагать идеи, а ИИ - формализовать их и проверять на корректность.
- Проблема обучающих данных: Качество математических ИИ упирается в качество обучающих данных. А большинство математических знаний не оцифровано в машиночитаемом формате.
Кстати, о данных. В исследовании "AI превращает науку в фабрику статей" показана опасная тенденция: ИИ помогает производить больше научных текстов, но не обязательно больше открытий. Та же опасность есть и в математике.
Так стоит ли математикам учиться водить такси?
Нет. Но стоит учиться работать с ИИ.
Самые востребованные математики ближайшего будущего - не те, кто игнорирует ИИ, и не те, кто ждёт, что ИИ всё сделает за них. А те, кто понимает, как использовать ИИ как инструмент.
Представьте архитектора, который отказывается от CAD-программ, потому что "настоящие архитекторы рисуют от руки". Смешно? Так же смешно выглядит математик, игнорирующий AlphaProof и подобные системы.
Но и противоположная крайность - считать, что ИИ скоро всё откроет сам - тоже наивна. Фундаментальная математика останется человеческим занятием. Потому что она требует не вычислений, а понимания. Не формальных преобразований, а инсайтов.
Как сказал один математик из MIT на конференции в декабре 2025: "ИИ может найти доказательство. Но только человек может понять, почему это доказательство красиво". И в этой красоте - вся суть математики.
Так что расслабьтесь. Ваша работа в безопасности. Но готовьтесь к тому, что инструменты изменятся. И это, честно говоря, круто.
