Từ phân tích mèo đến các định lý của Erdős: trí tuệ nhân tạo ngày càng thường xuyên tấn công những đỉnh cao của toán học

Các mô hình AI chuyển từ nhiệm vụ nhân văn sang giải quyết toán học phức tạp

*Hiện nay, hầu hết các trí tuệ nhân tạo được thiết kế ban đầu để làm việc với văn bản và hình ảnh, nhưng các nhà phát triển ngày càng nhận ra tiềm năng áp dụng chúng vào toán học. Điều này mở ra hai hướng quan trọng:*

1. Tiến bộ khoa học – các mô hình mới cho phép tìm nhanh giải pháp mà trước đây được coi là không thể giải quyết.

2. Trình diễn khả năng của AI – thành công trong toán học là bằng chứng sáng sủa về hiệu quả của công nghệ.

Ví dụ về thành công
- Một sinh viên Cambridge đã sử dụng mô hình OpenAI và giải quyết bài toán Erdős, trước đây được coi là không thể đạt được.

- Các mô hình cho thấy kết quả cao tại Trường thi Toán học Quốc tế và các cuộc thi chuyên biệt khác.

- Cựu thành viên hội đồng quản trị Helen Touner nhận xét: “Chúng ta đã vượt ra ngoài những nhiệm vụ đơn giản như phân biệt mèo và chó; bây giờ AI giải quyết các bài toán cấp cao.”

Phát triển chuyên môn
Công ty ModelTaskDeepMind (Google) AlphaProof Toán học DeepMind (Google) AlphaGeometry Hình học
Những mô hình này được công nhận trên các bộ chuẩn Epoch AI, đo tốc độ và độ chính xác của giải pháp. Ban đầu, các mô hình ngôn ngữ lớn được coi là không phù hợp vì chúng tạo văn bản “dựa trên xác suất” và thường “huyền giác”. Tuy nhiên, việc áp dụng học tăng cường và kiến trúc suy luận đã nâng cao đáng kể độ tin cậy của chúng.

Tăng cường đội ngũ khoa học
OpenAI đã thu hút hai nhà toán học xuất sắc:

- Ernest Ryu – Đại học California, Los Angeles

- Mehtaab Sawhney – Đại học Columbia

Những chuyên gia này giúp cải thiện mô hình và khả năng giải quyết các bài toán phức tạp.

Toán học như một “kiểm tra có thể kiểm chứng”
Các bằng chứng toán học có thể được tự động kiểm tra, làm cho nó trở thành lĩnh vực lý tưởng để thử nghiệm AI. Điều này cũng thúc đẩy phát triển phần mềm:

- Anthropic đầu tư vào Claude Code – trợ lý tạo mã lập trình.

Điều tiếp theo là gì?
Để giải quyết những câu hỏi khoa học thực sự khó khăn, AI cần dựa trên các kết quả đã tồn tại và không chỉ phụ thuộc vào một phiên “giữa chừng” duy nhất. Hiện nay, các mô hình có khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp nhanh chóng khám phá ý tưởng mới. Các chuyên gia tin rằng trong tương lai gần, điều này sẽ trở thành động lực chính cho tiến bộ khoa học.

> *Trong toán học, AI đã chứng minh hiệu quả của mình.*