GPT-5.4 Pro przełamuje impas w matematyce. Model OpenAI rozwiązał problem Erdősa w 80 minut
Sztuczna inteligencja wykracza poza syntezę danych
Najnowsze doniesienia z obozu OpenAI sugerują, że granica między odtwarzaniem wiedzy a jej aktywnym tworzeniem przez modele wielkojęzykowe właśnie się zatarła. Model GPT-5.4 Pro rzekomo potrzebował zaledwie 80 minut, aby sformułować rozwiązanie problemu Erdősa o numerze 1196, a następnie kolejnych 30, by przygotować kompletną publikację w formacie LaTeX. Choć formalna weryfikacja dowodu wciąż trwa, środowisko naukowe reaguje na te doniesienia z nieskrywaną ekscytacją.
Problem, który przez dekady opierał się czołowym umysłom matematycznym świata, stał się poligonem doświadczalnym dla unikalnego podejścia maszynowego. Kevin Barreto, który niebawem zasili zespół OpenAI AI for Science, wskazał na forum Erdős Problems, że kluczem do sukcesu okazało się kreatywne wykorzystanie łańcuchów Markowa. Jest to technika, którą ludzcy matematycy – mimo intensywnych starań – dotychczas pomijali w kontekście tego konkretnego zagadnienia.
Głos w dyskusji zabrał również wybitny matematyk Terence Tao. Zauważył on, że praca modelu ujawnia nieopisane dotąd powiązanie między teorią procesów Markowa a tak zwaną anatomią liczb całkowitych. Zdaniem Tao, wkład ten wykracza daleko poza samo rozwiązanie dylematu Erdősa, wnosząc autentyczną, nową wartość do teorii liczb.
Czy to koniec ery prostych predykcji?
Przypadek ten stanowi istotny argument w debacie nad naturą LLM (Large Language Models). Dotychczas krytycy często sprowadzali działanie AI do zaawansowanej statystyki, twierdząc, że modele nie są w stanie odkryć niczego, czego nie było w zbiorze treningowym. Wynik GPT-5.4 Pro dowodzi jednak, że nowa wiedza może być „ukryta” pomiędzy znanymi punktami danych, czekając na algorytm zdolny do dostrzeżenia nieoczywistych korelacji.
Jeśli dowód zostanie ostatecznie potwierdzony, będziemy świadkami precedensu, w którym sztuczna inteligencja służy nie tylko jako asystent, ale jako pełnoprawny odkrywca, rozszerzający granice ludzkiego poznania w dziedzinach tak abstrakcyjnych i rygorystycznych jak czysta matematyka.
