OpenAI заявила о возможном решении задачи Навье - Стокса - одной из самых известных нерешённых проблем современной математики. По данным компании, результат получила внутренняя модель искусственного интеллекта, работавшая совместно с 10 000 параллельных агентов.
Задача описывает движение жидкостей и газов с помощью системы дифференциальных уравнений. Она имеет прямое значение для моделирования турбулентности, аэродинамики, океанских течений, прогноза погоды и расчёта потоков в инженерных конструкциях, включая российские авиационные и энергетические проекты.
В публикации OpenAI утверждается, что использованная система была мощнее недавно представленной модели GPT-6 Astra. Обучение внутреннего решения началось 28 августа, после чего модель продемонстрировала результаты, которые в компании назвали беспрецедентными. При этом подробности архитектуры, вычислительных ресурсов и самого математического доказательства пока не раскрыты.
Почему заявление требует проверки
Задача Навье - Стокса входит в список семи задач тысячелетия, составленный Clay Mathematics Institute в 2000 году. За строгое решение каждой из них предусмотрена премия $1 млн, что по ориентировочному курсу 80 рублей за доллар составляет около 80 млн ₽.
Суть проблемы заключается в необходимости доказать, что для трёхмерных уравнений Навье - Стокса всегда существуют гладкие решения с заданными начальными условиями, либо найти пример, где решение становится сингулярным. Компьютерная симуляция или набор убедительных численных результатов сами по себе не считаются математическим доказательством.
История с OpenAI поэтому пока остаётся заявлением о достижении, а не официально признанным решением. Для подтверждения потребуется полная публикация доказательства, его проверка специалистами и соответствие правилам Clay Mathematics Institute. Компания не сообщила, когда именно представит материалы для открытого анализа.
Использование 10 000 агентов указывает на принципиально иной подход по сравнению с обычным запуском чат-бота. Каждый агент мог искать отдельные преобразования, проверять промежуточные шаги или предлагать контрпримеры, а итоговая система - отбирать согласованные результаты. Однако масштаб вычислений и стоимость эксперимента OpenAI также не раскрыла.
Если результат подтвердится, это станет одним из наиболее заметных применений генеративного ИИ в фундаментальной математике. Для пользователей и разработчиков в России практический эффект появится не сразу: сначала необходимо понять, позволяет ли найденный метод улучшить расчёты турбулентных потоков, прогнозирование и инженерное моделирование, а не только закрыть теоретический вопрос.
