Математический прорыв AlphaEvolve AI

Описание: Система AlphaEvolve от Google DeepMind побила многолетние математические рекорды, ИИ обнаружил алгоритмы для решения задачи вычисления чисел Рамсея «экстраземельного уровня»

14 марта 2026 г. – В результате новаторского открытия, потрясшего математическое сообщество, Google DeepMind совершила монументальный прорыв в комбинаторике. Их новая система ИИ, AlphaEvolve, успешно улучшила нижние границы пяти классических чисел Рамсея, решив задачи, которые оставались нерешенными до двадцати лет.

Значение этого достижения невозможно переоценить. Числа Рамсея, краеугольный камень экстремальной комбинаторики, чрезвычайно сложны для вычисления. Легендарный математик Пол Эрдош проиллюстрировал их сложность притчей: если бы инопланетная сила потребовала точное значение R(5,5) под угрозой уничтожения человечества, нашим наиболее рациональным действием было бы сдаться. На протяжении десятилетий прогресс в этой области был мучительно медленным, и для достижения каждого нового предела математикам приходилось разрабатывать с нуля собственные алгоритмы поиска.

Теперь AlphaEvolve сломала эту парадигму. Одним махом она сделала следующее:

R(3,13): 60 → 61 (рекорд держался 11 лет)

R(3,18): 99 → 100 (рекорд держался 20 лет)

R(4,13): 138 → 139 (рекорд держался 11 лет)

R(4,14): 147 → 148 (рекорд держался 11 лет)

R(4,15): 158 → 159 (рекорд держался 6 лет)

Хотя каждое число увеличилось всего на единицу, в мире теории Рамсея такой подвиг сродни перемещению горы. Это достижение сразу же получило признание в высших эшелонах науки. Генеральный директор DeepMind и лауреат Нобелевской премии Демис Хассабис назвал его «еще одной важной вехой для ИИ в математике», а лауреат премии Тьюринга Ян Лекун поздравил команду.

Мета-алгоритм, создающий алгоритмы
Что отличает AlphaEvolve, так это не только его вычислительная мощность, но и способность изобретать новые алгоритмы. Система работает на метауровне: вместо поиска конкретного графа она ищет сам алгоритм поиска.

Его процесс элегантно прост, но при этом невероятно эффективен:

Поддержание популяции: система начинает с базового алгоритма и итеративно улучшает его.

Мутация с помощью LLM: система выбирает наиболее эффективный алгоритм и использует большую языковую модель (Gemini) для «мутации» его кода, предлагая изменения в стратегиях поиска, методах инициализации или эвристических правилах.

Выполнение и оценка: Новый алгоритм запускается, чтобы определить, насколько большой допустимый граф он может построить. Высокоэффективные алгоритмы вознаграждаются.

Итерация и эволюция: Лучшие алгоритмы возвращаются в популяцию, и цикл повторяется.

Этот «мета-поиск» в пространстве алгоритмов привел к открытию четырех различных семейств стратегий решения, некоторые из которых — например, механизм «гармонического туннелирования», используемый для решения R(4,15) — совершенно беспрецедентны в существующей математической литературе.

Новая эра научных открытий
Этот прорыв является последним в серии достижений AlphaEvolve, которая ранее побила 56-летний рекорд в умножении матриц и оптимизировала планирование центров обработки данных Google. Он представляет собой фундаментальный сдвиг в подходе к математическим открытиям.

«Мы являемся свидетелями рождения нового вида интеллекта», — предполагают исследователи. Создав систему, которая не только решает проблемы, но и изобретает необходимые для их решения инструменты, DeepMind ускорила маховик знаний: алгоритмы теперь пишут лучшие алгоритмы, создавая самосовершенствующуюся систему, которая расширяет границы человеческого понимания. Хотя AlphaEvolve в настоящее время преуспевает в поиске нижних границ (построении контрпримеров) и пока не может доказать верхние границы, на выбранном ею пути никто — и ничто — никогда не продвинулось дальше.
https://x.com/demishassabis/status/20...