Ученые из Калифорнийского технологического института (Caltech) разработали новый алгоритм машинного обучения, способный решать сложные математические задачи, требующие миллионов шагов. Этот ИИ помог продвинуться в решении гипотезы Эндрюса-Кёртиса, которая десятилетиями оставалась нерешенной.
«Это как искать путь через лабиринт размером с Землю,» — объяснил Али Шехпер, ведущий автор исследования и математик из Университета Ратгерса.
Суть гипотезы заключается в том, можно ли всегда упростить определенные математические структуры, используя разрешенные операции. Команда ученых не доказала гипотезу, но смогла опровергнуть возможные контрпримеры, что усиливает уверенность в ее справедливости.
ИИ использует метод обучения с подкреплением, где алгоритм сначала решает простые задачи, затем постепенно осваивает более сложные. Он получает награды за успешные решения и со временем начинает искать нестандартные подходы.
«В конце концов программа разрабатывает стратегии, которые превосходят человеческие возможности,» — отметил Шехпер.
Исследователи назвали найденные алгоритмом длинные последовательности неожиданных шагов «суперходами». По словам Сергея Гукова, одного из авторов работы, обычные модели ИИ, например ChatGPT, предсказуемы, но их алгоритм умеет генерировать нестандартные решения.
Исследование может найти применение в других сферах, например, в прогнозировании сложных событий, таких как финансовые кризисы. При этом алгоритм не требует больших вычислительных мощностей, что делает его доступным для исследователей с ограниченными ресурсами.
