23.07.2026 18:00
Математик из Нижнего Тагила опроверг гипотезу с помощью ChatGPT Выпускник Высшей школы экономики Дмитрий Рыбин, который
Математик из Нижнего Тагила опроверг гипотезу с помощью ChatGPT
Выпускник Высшей школы экономики Дмитрий Рыбин, который недавно защитил кандидатскую диссертацию по искусственному интеллекту в Китае и сейчас проживает в Шэньчжэне, нашёл контрпример к гипотезе Диница—Гарга—Гоеманса. Учёные работали над этой гипотезой почти 30 лет.
Рыбин обратился к ChatGPT с просьбой помочь в нахождении научного прорыва. Сначала модель отказалась, но после нескольких настойчивых запросов всё же взялась за задачу и в течение нескольких часов выдала решение.
Согласно полученному результату, идеальное математическое распределение потоков — например, в дорожных, логистических или компьютерных сетях — всегда можно реализовать на практике без дополнительных потерь. Это утверждение оставалось без доказательства и опровержения на протяжении почти трех десятилетий.
Сначала Рыбин предположил, что нейросеть могла выдать ошибочный результат. Однако, контрпример оказался коротким, и он проверил его вручную во время просмотра фильма с друзьями. Ошибок не обнаружилось, что подтвердило неверность гипотезы.
По словам Рыбина, его вклад заключался в том, что он несколько раз подряд просил нейросеть продолжить исследование. Полученный результат позволяет более точно учитывать ограничения при проектировании транспортных, логистических и компьютерных сетей, а также может быть применён для оптимизации маршрутов с целью снижения загруженности дорог.
Казань Новостная • Подпишись!
Выпускник Высшей школы экономики Дмитрий Рыбин, который недавно защитил кандидатскую диссертацию по искусственному интеллекту в Китае и сейчас проживает в Шэньчжэне, нашёл контрпример к гипотезе Диница—Гарга—Гоеманса. Учёные работали над этой гипотезой почти 30 лет.
Рыбин обратился к ChatGPT с просьбой помочь в нахождении научного прорыва. Сначала модель отказалась, но после нескольких настойчивых запросов всё же взялась за задачу и в течение нескольких часов выдала решение.
Согласно полученному результату, идеальное математическое распределение потоков — например, в дорожных, логистических или компьютерных сетях — всегда можно реализовать на практике без дополнительных потерь. Это утверждение оставалось без доказательства и опровержения на протяжении почти трех десятилетий.
Сначала Рыбин предположил, что нейросеть могла выдать ошибочный результат. Однако, контрпример оказался коротким, и он проверил его вручную во время просмотра фильма с друзьями. Ошибок не обнаружилось, что подтвердило неверность гипотезы.
По словам Рыбина, его вклад заключался в том, что он несколько раз подряд просил нейросеть продолжить исследование. Полученный результат позволяет более точно учитывать ограничения при проектировании транспортных, логистических и компьютерных сетей, а также может быть применён для оптимизации маршрутов с целью снижения загруженности дорог.
Казань Новостная • Подпишись!