Теренс Тао, один из крупнейших математиков современности и лауреат Филдсовской премии, подвел промежуточные итоги применения ИИ в математике. По его словам, за последние месяцы модели помогли решить около 50 задач из каталога Эрдёша — но еще порядка 600 остаются открытыми, а поток чисто автономных решений, когда модель справлялась с задачей в одиночку, иссяк.

Тао рассказал, что знает как минимум о трех попытках натравить фронтирные модели на весь каталог Эрдёша одновременно. Модели выдают отдельные наблюдения или находят, что задача уже решена в литературе, но новых полностью автономных решений больше нет. Был короткий период, когда ИИ действительно решал задачи с нуля — но он закончился. Теперь задачи закрываются коллективно: один человек запрашивает стратегию у одной модели, другой использует вторую для критики, третий — для литературного обзора. При систематических прогонах процент успеха составляет 1–2%, просто за счет масштаба находятся отдельные победы — и именно их транслируют в соцсетях.

Для описания происходящего Тао предложил метафору. Представьте горный хребет в полной темноте: вокруг скальные уступы разной высоты — один по колено, другой в рост, третий в пять этажей, а дальше — отвесные скалы до неба. Математики зажигают свечи, рисуют карты, нащупывают тропинки наверх. ИИ работает иначе: это прыгающие машины, способные взлететь на два метра — выше, чем любой человек. Их выпустили в горы, и они скачут во все стороны. Был захватывающий период, когда они перемахнули через все низкие уступы. Но главная проблема осталась: машины не умеют закрепляться на промежуточной высоте — либо допрыгивают до верха, либо падают. Именно неспособность к частичному прогрессу Тао считает ключевым ограничением нынешних моделей.

При этом Тао признал, что его собственный прогноз 2023 года сбылся: к 2026 году ИИ действительно стал надежным соавтором. Его научные статьи теперь содержат куда больше графиков, кода и литературных обзоров — и если бы ему пришлось делать их в таком виде без ИИ, это заняло бы в пять раз больше времени. Но Тао уточняет: без ИИ он просто не стал бы так писать. Ядро работы — решение самой сложной части задачи — не изменилось, для этого он по-прежнему берет ручку и бумагу. Модели делают статьи шире и богаче, но не глубже.

Отдельно математик разграничил «сообразительность» и подлинный интеллект. Когда он работает с коллегой-человеком, они постепенно наращивают понимание, адаптируя стратегию на ходу. ИИ так не умеет: он не закрепляется на промежуточных результатах, а при новой сессии забывает все, что только что делал. По мнению Тао, будущее — за симбиозом: люди обеспечивают глубину, ИИ — беспрецедентную ширину охвата. Но для этого науке придется перестроить сами подходы к исследованиям — нынешние структуры заточены под человеческую глубину, а не машинный масштаб.