Trí tuệ nhân tạo đã đạt được những cột mốc đáng kể trong các lĩnh vực như cờ vua, nơi các ván chơi thường có khoảng 40 nước đi. Các nhà nghiên cứu hiện đã tạo ra một mô hình AI mới được thiết kế để giải quyết một số bài toán toán học khó nhất thế giới, đòi hỏi hàng ngàn đến triệu bước. Họ đề xuất rằng thuật toán tiên tiến này có thể giúp nhận diện những sự kiện hiếm nhưng có tác động lớn, chẳng hạn như bão và sự sụp đổ tài chính. Tiềm năng của AI trong việc giải quyết các vấn đề toán học đang ngày càng thu hút sự chú ý. Chẳng hạn, AlphaProof của Google DeepMind đã chứng tỏ được khả năng tương đương với một người đoạt huy chương bạc tại Olympic Toán học Quốc tế 2024, trong khi hệ thống o3 của OpenAI đã cho thấy kết quả tốt tại nhiều tiêu chuẩn toán học và lập trình. Trong một nghiên cứu gần đây chưa công bố, một nhóm từ Viện Công nghệ California đã nghiên cứu các bài toán toán học phức tạp đã khiến các nhà toán học chuyên nghiệp bối rối trong nhiều thập kỷ. Sergei Gukov, một giáo sư tại Caltech, cho biết trong khi các bài toán Olympic toán học thường liên quan đến khoảng 30 hoặc 40 bước, họ đang hướng tới những thách thức cao hơn, ở cấp độ nghiên cứu với số bước lớn hơn rất nhiều. Gukov bày tỏ hy vọng rằng AI có thể cuối cùng giải quyết các bài toán của Giải thưởng Thiên niên kỷ, mặc dù ông thừa nhận rằng điều này có thể quá tham vọng.

Hiện tại, trọng tâm đang là các bài toán đã làm khó các học giả trong nhiều năm. Một trong những chủ đề được nghiên cứu là giả thuyết Andrews-Curtis, một vấn đề lý thuyết nhóm tổ hợp được đề xuất cách đây 60 năm, được so sánh như một phiên bản phức tạp của khối Rubik. Mặc dù giả thuyết chính chưa được chứng minh, nhưng AI đã thành công trong việc bác bỏ các phản biện tiềm năng liên quan vẫn chưa được giải quyết trong 25 năm, từ đó củng cố tính hợp lệ của giả thuyết này. Các nhà nghiên cứu đã nhắm đến những giải pháp bất ngờ cho các bài toán toán học phức tạp này, điều mà các mô hình truyền thống như DeepSeek hay ChatGPT gặp khó khăn để tìm ra. Thay vì những câu trả lời thông thường, họ tìm kiếm "các nước đi siêu", hoặc những chuỗi bước độc đáo mà về mặt thống kê là hiếm gặp. Bằng cách sử dụng học củng cố, họ đã huấn luyện AI về các bài toán ngày càng khó hơn, và thực hiện điều này một cách hiệu quả trên một GPU duy nhất. Gukov nhấn mạnh rằng các thuật toán mới có thể có ứng dụng không chỉ trong toán học thuần túy, mà còn trong việc nhận diện những bất thường hiếm gặp hoặc các sự kiện "thiên nga đen" có thể có hậu quả lớn. Bằng cách cải thiện khả năng dự đoán cho những sự cố hiếm gặp này, nghiên cứu có thể giúp nâng cao sự chuẩn bị và chiến lược giảm thiểu cho xã hội.