В июле 2026 года на Международном конгрессе математиков (ICM) в Филадельфии состоялась специальная живая запись подкаста The Joy of Why. Ведущие Стивен Строгац и Джанна Левин встретились с ведущими экспертами отрасли, чтобы обсудить экзистенциальный вызов: что остается на долю человека, когда искусственный интеллект начинает не только решать сложнейшие задачи, но и получать золотые медали на международных олимпиадах? Участники дискуссии — Акшай Венкатеш, Рави Вакил и Алекс Конторович — попытались переосмыслить математику не как набор доказательств, а как глубоко человеческое искусство сторителлинга.
🏆 От AlphaProof до «золота» IMO: новая реальность математики 1:21
Обсуждение началось с анализа недавних успехов ИИ в соревновательной математике. В 2024 году система AlphaProof завоевала серебряную медаль на Международной математической олимпиаде (IMO), а уже в 2025 году более продвинутая модель DeepThink (согласно метаданным и контексту дискуссии) получила «золото» .
Рави Вакил отметил, что хотя для ИИ это является мощным «доказательством концепции», значение этого события для людей и машин различно:
- Для студента решение задачи на IMO — это признак того, что он научился мыслить .
- Для модели это лишь статистическое достижение. В первый раз это захватывающе, но в седьмой раз — уже неинтересно .
- Главная ценность IMO не в шести конкретных задачах, а в том, что конкурс побуждает миллионы детей развивать свой ум .
Алекс Конторович добавил, что успех на олимпиадах больше не является мерилом «сверхразума». По его словам, сегодня можно нажать кнопку в GPT 5.6 и получить полные баллы за олимпийские задачи, что делает этот вид деятельности менее захватывающим для разработчиков ИИ .
🧩 Задачи Пауля Эрдёша и «золотой век» открытий 4:25
Особое внимание участники уделили тому, как ИИ справляется с реальными научными проблемами, а не только с учебными задачами. В центре дискуссии оказались задачи Пауля Эрдёша — знаменитого математика, оставившего после себя тысячи гипотез.
Алекс Конторович привел пример гипотезы Эрдёша о единичных расстояниях . Математики долгое время считали определенное значение константы верным, но ИИ (модель GPT) нашел контрпример, построив решение, которое опровергло устоявшееся мнение .
Важные тезисы об ИИ-доказательствах:
- Эффективность перебора: ИИ может просмотреть тысячу задач и решить 1% из них. Это дает 10 отличных работ в год — блестящая карьера по человеческим меркам .
- Симбиоз: Спустя неделю после того, как ИИ нашел решение одной задачи, люди применили выявленные им методы для решения другой, несвязанной задачи («сумма-произведение») .
- Маркетинг: Для ИИ-компаний решение математических теорем — это лучший способ доказать преимущество своего инструмента над конкурентами .
Однако Акшай Венкатеш выразил обеспокоенность тем, что научное сообщество может захлебнуться в потоке ИИ-генерируемых доказательств. Он подчеркнул риск возникновения «индустрии проверки», где уважаемые математики будут тратить время на верификацию сотен работ, многие из которых могут оказаться бессмысленными или ошибочными .
📖 Математика как сторителлинг: почему доказательство — не главное 9:43
Один из самых глубоких тезисов дискуссии озвучил Акшай Венкатеш: доказательство не является центральным элементом математики. Вместо этого он предложил рассматривать её как искусство рассказывания историй (сторителлинг) .
С этой позицией согласился Рави Вакил, приведя в пример Великую теорему Ферма. Он утверждает, что она ценна не сама по себе, а как часть богатой истории, которая длилась веками и требовала строительства «драматических мостов» между совершенно разными областями знаний .
По мнению участников:
- Понимание против вычисления: Хорошая теория упрощает историю, делая её понятнее для человеческого восприятия .
- Эстетика: Математики ценят красоту и элегантность, которые ИИ пока не может полноценно воспроизвести .
- Связи: Настоящий прорыв происходит тогда, когда одна задача (как постулат Евклида о параллельных) ведет через 2000 лет к общей теории относительности Эйнштейна .
🎓 Кризис образования и «двухпиковые» оценки 20:19
Рави Вакил, как президент Американского математического общества, выразил серьезную обеспокоенность влиянием ИИ на молодое поколение ученых. Он назвал ИИ «троянским конем антиинтеллектуализма» .
Главные риски в образовании:
- Обесценивание мышления: Аргументы в духе «нам больше не нужно учить детей думать, потому что можно спросить ИИ» подрывают финансирование программ и аспирантуры .
- Эффект «двойного пика»: Оценки в классах больше не распределяются нормально. Теперь есть одна группа студентов, которые используют ИИ для глубокого понимания (ускоряя обучение), и вторая группа, которая использует его для списывания домашних заданий . Последние получают 100% за домашнюю работу, но полностью проваливают очные тесты .
Алекс Конторович сравнил ситуацию с калькуляторами: лучший пользователь калькулятора — это тот, кто лучше всех считает без него .
🚜 Аналогия с погрузчиком: зачем нам продолжать борьбу? 29:47
Алекс Конторович предложил три сценария использования технологий, чтобы объяснить студентам смысл занятий математикой:
- Практический: Нужно перевезти груз — вы берете погрузчик и везете. Это использование технологии по назначению .
- Обучающий: Вы учитесь управлять погрузчиком, перемещая грузы без реальной нужды. Вы осваиваете инструмент .
- Абсурдный (спортзал): Вы приходите в зал, ставите штангу весом 100 кг, садитесь в погрузчик и поднимаете её им 10 раз. Это бессмысленно, так как цель упражнения — развить ваши мышцы, а не возможности машины .
Математика в эпоху ИИ, по мнению Конторовича, должна напоминать спортзал. Процесс борьбы с задачей («сидеть в отчаянии часами») необходим для формирования способности справляться с трудностями в любой сфере жизни .
❓ Вопросы и ответы: будущее карьеры и открытый код 34:44
В ходе сессии вопросов от аудитории были подняты следующие темы:
- Доступность инструментов: Существует риск финансового разрыва между теми, кто может позволить себе лучшие модели, и остальными. Алекс Конторович сообщил, что работает над моделями с открытым исходным кодом, чтобы сохранить доступность математики .
- Механизация красоты: Участники сошлись во мнении, что эстетику в математике невозможно оцифровать. Мы ценим то, что считаем приятным и глубоким на человеческом уровне .
- Судьба «низковисящих фруктов»: Студент-аспирант выразил опасение, что ИИ заберет все простые задачи, на которых новички набивают руку . Рави Вакил признал это реальной проблемой и отметил, что теперь научным руководителям нужно тщательнее подбирать задачи, которые ИИ еще не может «проглотить» .
В завершение Рави Вакил подчеркнул, что математика сегодня востребована как никогда. Она не просто готовит докторов наук, а формирует привычки ума, необходимые для профессий будущего, которых еще даже не существует .
