Оглавление

Эксперт по квантовым наукам Скотт Ааронсон впервые опубликовал исследование, где ключевой прорыв в доказательстве совершил ИИ. GPT-5 помог решить фундаментальную проблему в теории квантовой сложности — вопрос о пределах усиления протоколов QMA, который считается квантовым аналогом классической NP-проблемы.

Прорыв в квантовой сложности

Исследование, опубликованное на arXiv 25 сентября, фокусируется на классе сложности QMA (Quantum Merlin-Arthur) — квантовом эквиваленте NP. Основной вопрос заключался в том, можно ли бесконечно уменьшить вероятность ошибки в доказательствах и достичь «идеальной полноты» (perfect completeness).

Еще в 2008 году Ааронсон доказал существование «квантового оракула», для которого QMA ≠ QMA₁, что означало принципиальные ограничения для традиционных методов доказательства. Прорыв произошел в июне 2025 года, когда Фрик Виттевин и Стейси Джеффри показали, что ошибку полноты можно уменьшить до двойной экспоненты — 1/exp(exp(n)).

Реакция профессора Скотта Ааронсона в блоге на прорыв ИИ GPT-5 в решении квантовой NP-проблемы

Это первый случай, когда ИИ не просто генерирует текст или код, а предлагает нетривиальное математическое решение уровня талантливого аспиранта. Пусть и с подсказками, но факт: нейросеть теперь способна на настоящие научные инсайты в областях, где до недавнего времени царствовал человеческий интеллект.

Как GPT-5 нашел решение за 30 минут

Когда исследователи столкнулись с необходимостью доказать, что двойная экспонента — это предел для черно-box усиления, они обратились к GPT-5 Thinking. Задача состояла в анализе эрмитовой матрицы E(θ), где каждый элемент был тригонометрическим полиномом, и доказательстве поведения её максимального собственного значения.

После нескольких итераций и корректировок ИИ предложил использовать функцию:

f( heta) = \frac{\det(I - E(\theta))}{\prod_{i=1}^{N}(1 - \lambda_i(E(\theta)))}

Эта рациональная функция точно кодировала информацию о том, насколько λₘₐₓ близко к 1, и позволила завершить доказательство. По оценкам Ааронсона, человеку на такое решение потребовалось бы 1-2 недели работы.

Значение для научного сообщества

Результат важен не только для квантовых вычислений, но и демонстрирует качественный скачок в возможностях ИИ:

  • GPT-5 перешел от решения стандартных задач к участию в фундаментальных исследованиях
  • Сокращение времени решения сложных математических проблем на порядки
  • Возможность коллаборации человека и ИИ как «интеллектуального партнера»

Как отмечает сам Ааронсон, год назад аналогичные попытки с тогдашними моделями давали далекие от идеала результаты. Сейчас ИИ начал касаться тех задач, которые считались исключительной прерогативой человеческого интеллекта.

Ученые из OpenAI уже назвали это «началом большой трансформации». Действительно, когда ИИ сокращает двухнедельную работу до получаса, это меняет правила игры в научных исследованиях.

По материалам 36Kr.