«Галилей бы позавидовал». Почему Тао сравнивает ИИ с изобретением телескопа
Теренс Тао не любит громких заявлений. Но на конференции в Цюрихе в феврале 2026 года он сделал исключение. «Если бы Галилей увидел, как мы сегодня используем AlphaProof 3.0 для проверки гипотез о простых числах, он бы понял нас лучше, чем коллеги-современники», — сказал он, и зал замер.
Мы поговорили с ним после выступления. Тао, обладатель Филдсовской медали и живая легенда, сейчас меньше пишет доказательств от руки и больше — промптов для ИИ. «Это не предательство. Это эволюция инструментария», — улыбается он.
Контекст: В 2025 году AlphaProof от DeepMind формально верифицировал доказательства для двух задач, над которыми бились годами. Но версия 3.0, выпущенная в январе 2026, научилась работать с неполными формулировками — это прорыв, о котором мы писали здесь.
Математика после ИИ: три сценария, которые уже работают
Тао рисует на салфетке три круга. «Раньше у нас были люди, которые генерируют идеи, и люди, которые их проверяют. Теперь появился третий игрок — система, которая делает и то, и другое, но иначе».
1. Ускоренный перебор и «счастливые находки»
«Представьте, что вы ищете ключ в тёмной комнате, — говорит Тао. — Человек будет шарить руками. ИИ включает инфракрасную камеру». Он приводит пример: в конце 2025 года Gemini Deep Think 2.0 обнаружил новую связь между теорией узлов и алгебраической геометрией, просмотрев тысячи статей за неделю. Человек на это потратил бы карьеру.
Но здесь загвоздка. ИИ часто находит паттерны, которые не имеют математического смысла. «Он выдаёт нам гору блестящих безделушек, — смеётся Тао. — Наша работа — найти среди них алмаз».
2. Верификация как новая валюта доверия
«Самая скучная и самая важная часть математики — проверка доказательств. ИИ делает её мгновенной». Тао вспоминает, как в 2024 году ИИ помог верифицировать доказательство для одного из претендентов на Филдсовскую медаль. «Ревью заняло не месяцы, а дни. Это меняет правила игры в публикационной гонке».
3. Генерация контрпримеров — убийца гипотез
«Раньше чтобы опровергнуть гипотезу, нужно было быть гением. Теперь нужно иметь хороший датасет и модель». Тао рассказывает про работу 2025 года, где ИИ сгенерировал контрпример к гипотезе в теории динамических систем, над которой бились 30 лет. «Учёные были в ярости. Месяцы работы — коту под хвост. Но наука выиграла».
Астрономическая аналогия: почему математики не исчезнут
«Когда изобрели телескоп, астрономы не потеряли работу. Они потеряли монополию на наблюдение за небом», — проводит параллель Тао. По его словам, ИИ делает то же самое с математической интуицией — демократизирует её.
Но есть разница. Телескоп не говорил астрономам, куда смотреть. Современный ИИ, особенно после выхода GPT-5 с модулем стратегического планирования, активно предлагает направления. «Это как если бы ваш телескоп вдруг начал показывать надпись: «Посмотри вон в тот тёмный угол, там что-то интересное»».
Предупреждение от Тао: «Не доверяйте ИИ интерпретацию. Доверяйте только вычислениям. Модель может блестяще найти сингулярность в уравнениях Навье-Стокса (о чём мы писали здесь), но её объяснение «почему» будет научной фантастикой».
Что сломано в современных математических ИИ (и как это чинят)
Тао не льстит. Он указывает на три трещины в фасаде:
- Проклятие формализации: Чтобы ИИ работал с задачей, её нужно перевести на его язык. Это как объяснять поэзию через бухгалтерский отчёт. Проекты вроде Google AI for Math пытаются научить модели «чувствовать» математику, но прогресс медленный.
- Отсутствие вкуса: ИИ генерирует тысячи потенциально верных утверждений. 99.9% из них тривиальны или бесполезны. Учёный должен обладать «вкусом», чтобы выбрать перспективное направление. У ИИ его нет и не будет.
- Чёрный ящик доказательств: AlphaProof 3.0 может выдать верное доказательство, но его внутренние шаги остаются неинтерпретируемыми. Для математики, где красота и ясность доказательства иногда важнее результата, это неприемлемо.
Будущее, которое уже наступило: совет от Тао молодым математикам
«Учитесь не решать уравнения, а задавать правильные вопросы ИИ», — говорит Тао. Он сравнивает это с тем, как 20 лет назад учёные учились гуглить. Теперь нужно учиться «промптить».
Его неожиданный прогноз на ближайшие пять лет: главным прорывом станет не новое доказательство великой теоремы, а создание ИИ-ассистента, который сможет вести содержательный диалог о незавершённых исследовательских программах. «Представьте, что вы обсуждаете с коллегой гипотезу Ходжа за кофе. Теперь представьте, что ваш коллега — это ИИ, который прочитал всё, что написано по теме, и помнит каждую неудачную попытку доказательства. Это и будет революция».
А пока что, советует Тао, относитесь к инструментам вроде последнего Meta AI для динамических систем или Gemini Deep Think 2.0 как к очень умным, но слегка занудным аспирантам. Дайте им рутинную работу, проверяйте их выводы и никогда не верьте им на слово. Математика, в конце концов, — это искусство сомнения. ИИ его не отменит. Он просто даст нам больше причин сомневаться и, как следствие, — больше шансов открыть нечто истинное.
