Недавние исследования продемонстрировали уникальный случай, когда искусственный интеллект оказал помощь в одной из самых сложных областей математики — теории вычислительной сложности. Модель OpenAI GPT-5 предложила идею, которая позволила доказать строгие ограничения для класса задач QMA, что является квантовым аналогом NP. В информатике задачи классифицируются по сложности их решения и проверки. Класс NP включает задачи, где найти ответ сложно, но проверить его легко, а QMA переносит это в квантовую область.
Для уменьшения ошибок часто применяются методы усиления, однако некоторые исследователи столкнулись с трудностями. Скотт Ааронсон и Фрик Виттевен решили обратиться к GPT-5 за помощью. После нескольких неверных ответов модель предложила рассмотреть проблему через специальную функцию, что и стало ключевым моментом. Это позволило установить строгие пределы для усиления ошибок.
Таким образом, стало ясно, что методы QMA достигли своего предела, открыв новые вопросы и подходы к исследованию классов сложности. Ааронсон отметил, что ИИ теперь активно участвует в решении фундаментальных математических задач.