Нейросети продолжают демонстрировать неожиданные возможности в фундаментальной математике: новая архитектура DeepSeek-GHD сумела вплотную приблизиться к доказательству гипотезы Римана, увеличив показатель подтверждённых нулей с 41,6% до 67,2%. Это достижение, полученное в ходе вычислительного эксперимента, уже названо крупнейшим прорывом в теории чисел за последние десятилетия.
Гипотеза Римана, сформулированная ещё в 1859 году, остаётся одной из семи «задач тысячелетия», за решение которых Математический институт Клэя предлагает награду в 1 миллион долларов. Её суть сводится к распределению простых чисел: считается, что все нетривиальные нули дзета-функции имеют действительную часть, равную ½. До недавнего времени рекордный показатель верифицированных нулей, достигнутый классическими алгоритмами с участием человека, застыл на отметке 41,6%.
DeepSeek-GHD использовала комбинированный подход из трансформерных слоёв и специальных модулей, работающих с комплексными числами напрямую, без потери точности. За счёт этого системы удалось охватить более широкий диапазон значений и отсеять порядка 30% ложных срабатываний, которые раньше требовали ручной корректировки математиков. Время обработки одного кластера данных сократилось на 42% по сравнению с предыдущей моделью.
Важно отметить, что нейросеть не выдвигает собственного доказательства в классическом понимании — она выполняет роль сверхбыстрого верификатора, обрабатывающего колоссальные массивы вычислений. Тем не менее, такой буст поднимает вопрос о том, что решение гипотезы, вероятно, будет найдено на стыке машинного обучения и аналитической теории чисел. Исследователи подчёркивают: алгоритм научился выявлять паттерны, которые ускользали от человеческого взгляда, но конечный логический каркас всё ещё требует формальной проверки.
В сообществе теоретиков уже развернулась дискуссия: может ли нейросеть считаться соавтором открытия, если она не способна объяснить свои выводы на языке математической логики. Сам эксперимент показал, что современный ИИ приближается к границе, за которой он перестаёт быть просто инструментом и превращается в полноценного исследователя.
Этот результат — не финальная победа, но мощный сигнал: ставка на синергию человеческой интуиции и вычислительной мощи нейросетей даёт эффект, сравнимый с переходом от абака к суперкомпьютерам. До официального признания гипотезы ещё далеко, но мы впервые видим, как машина не просто считает быстрее, а видит дальше.
Об авторе
![[Перевод] Харнесс для мозга: почему Atomic Habits это книга по инженерии агентов](https://corenews.ru/wp-content/uploads/2026/08/featured-36495.png){kind=small}