Inteligența artificială a atins repere semnificative în domenii precum șahul, unde jocurile implică de obicei în jur de 40 de mutări. Cercetătorii au creat acum un nou model de inteligență artificială destinat să abordeze unele dintre cele mai provocatoare probleme matematice din lume, care necesită de la mii la milioane de pași. Aceștia propun că acest algoritm avansat ar putea ajuta în cele din urmă la identificarea unor evenimente rare, dar cu un impact considerabil, cum ar fi uraganele și crizele financiare. Potencialul inteligenței artificiale în soluționarea problemelor matematice câștigă din ce în ce mai mult teren. De exemplu, AlphaProof de la Google DeepMind a avut performanțe comparabile cu cele ale unui medaliat de argint la Olimpiada Internațională de Matematică din 2024, în timp ce sistemul o3 de la OpenAI a arătat rezultate puternice pe diverse benchmark-uri de matematică și programare. În cadrul unui recent studiu nepublicat, o echipă de la Institutul de Tehnologie din California a examinat probleme matematice complexe care i-au lăsat perplexi pe matematicienii profesioniști timp de decenii. Sergei Gukov, professor la Caltech, a subliniat că, deși problemele de la olimpiadele matematice implică în general aproximativ 30 sau 40 de pași, ei vizează provocări mai avansate, la nivel de cercetare, care implică un număr mult mai mare de pași. Gukov a exprimat speranța că inteligența artificială ar putea aborda în cele din urmă problemele Premiului Millennium, deși a recunoscut că acest lucru ar putea fi prea ambițios.

În prezent, atenția se concentrează asupra problemelor care i-au pus în dificultate pe savanți timp de mulți ani. Unul dintre subiectele studiate a fost conjetura Andrews-Curtis, o problemă din teoria grupurilor combinatorice propusă acum 60 de ani, asemănătoare cu o versiune complexă a cubului Rubik. Deși principalele conjecturi nu au fost dovedite, inteligența artificială a reușit să infirme exemplele de contraexemple potențiale care rămăseseră nerezolvate timp de 25 de ani, întărind astfel validitatea conjecturii. Cercetătorii și-au propus soluții neașteptate pentru aceste probleme matematice complexe, pe care modelele tradiționale precum DeepSeek sau ChatGPT au avut dificultăți în a le găsi. În loc de răspunsuri tipice, au căutat „super-mutari”, sau secvențe unice de pași care sunt statistic rare. Folosind învățarea prin întărire, au antrenat AI-ul pe probleme din ce în ce mai dificile, reușind să facă acest lucru eficient pe un singur GPU. Gukov a subliniat că noile algoritmi ar putea avea aplicații dincolo de matematica pură, cum ar fi identificarea anomaliilor rare sau a evenimentelor de tip "lebădă neagră" care ar putea avea consecințe semnificative. Prin îmbunătățirea capabilităților predictive pentru aceste incidente rare, cercetarea ar putea contribui la o mai bună pregătire și strategii de atenuare în societate.