Сегодня многие учёные смотрят на искусственный интеллект с осторожностью. Аргументы привычные - «его результатам доверять нельзя», «это чёрный ящик — не поймёшь, как внутри всё устроено». Google решили бросить вызов такому скепсису и показали, что ИИ всё же может проводить серьёзные исследования — причём так, чтобы даже математики были довольны. 🔍 В чём идея? В основе AlphaEvolve лежит детерминированный алгоритм. Звучит сложно, но если упростить - это строго прописанный метод, где результат можно проверить и воспроизвести. Здесь классическая машинная магия соединяется с понятной и чёткой процедурой. Получается система, которая работает как помощник-редактор: 🛠 Что значит «улучшить»? Важно, что каждое улучшение можно измерить конкретной метрикой (условной линейкой). То есть сразу будет видно стало лучше — или нет. Такой подход называется lifting — поднятие. ИИ локально дорабатывает маленький кусочек, но благодаря этому улучшение тянет за собой весь результат целиком. 📚 Эксперименты Чтобы доказать, что метод работает, систему тестировали на задачах из комбинаторики (это раздел математики, где много работы с графами, наборами и комбинациями). Вот два примера: 🌍 Что это значит? Пока достижения кажутся мелочами, но в математике именно из таких крошечных улучшений и складываются большие открытия. Теперь представьте, что если каждая лаборатория в мире подключит себе такого «ИИ-редактора». Скорость прогресса в исследованиях может вырасти многократно. ✨ Google и DeepMind показали, что ИИ не обязательно должен оставаться «чёрным ящиком». С правильным подходом он становится прозрачным и полезным инструментом, который может ускорять путь к новым научным результатам.