Inilabas ng OpenAI ang mga unang resulta ng Astra, ang kanilang susunod na modelo ng artipisyal na katalinuhanNakagawa na ng progreso ang kompanya sa sampung bukas na problema sa matematika at teoretikal na agham pangkompyuter. Ayon sa kompanya, ang ilan sa mga problemang ito ay nanatiling hindi nalutas sa loob ng mahigit isang dekada nang walang anumang makabuluhang pag-unlad. Ang anunsyo, na inilathala noong Agosto 1, 2026, ay nakalikha ng malaking kaguluhan sa komunidad ng mga siyentipiko, bagama't maraming mananaliksik ang humihimok ng pag-iingat hanggang sa masuri ng mga independiyenteng eksperto ang mga resulta.
Ang nagpapaiba sa patalastas na ito sa iba pang katulad nito ay Inilathala ng OpenAI hindi lamang ang mga resulta, kundi pati na rin ang mga pormal na demonstrasyon sa sistemang Lean verification. Nagbibigay-daan ito sa sinumang matematiko na awtomatikong suriin ang kawastuhan ng mga argumento. Bukod pa rito, detalyado ng kumpanya ang proseso ng pagtuklas, kabilang ang 249 na pahina ng mga argumento at 62 pahina ng mga makatwirang tala, na nagbibigay ng hindi pangkaraniwang transparency sa ganitong uri ng komunikasyon.
Ang sampung problema at ang kanilang kaugnayan
Ang mga problemang tinugunan ng Astra ay sumasaklaw sa magkakaibang larangan ng modernong matematika. Kabilang sa mga ito ay: ang pagpapabulaan sa haka-haka ng katigasan ni ConnesAng resultang ito ay may malaking epekto sa mga operator algebra, at ang tahasang konstruksyon ng mga non-Sophic group ay isang pangunahing isyu sa teorya ng grupo. Nakakuha rin ng mga bagong upper bounds para sa sphere packing sa matataas na dimensyon, isang problema sa mga direktang aplikasyon sa teorya ng impormasyon at mga error-correcting code.
Sa larangan ng kombinatorika, nalutas ng Astra ang tatlong problemang iniharap ng matematikong Hungarian na si Paul Erdős: ang mga problema 146, 180, at 183. Ang huli sa mga ito, na may kaugnayan sa maraming kulay na mga numerong Ramsey, ay inilarawan ng ekspertong si Thomas Bloom bilang "ang pinakakagulat-gulat sa buong listahan." Kabilang sa iba pang mga pagsulong ang mga bagong mas mababang hangganan para sa mga arithmetic circuit, isang parallel repetition theorem para sa mga quantum game, at mga resulta sa approximation hardness ng nearest-vector problem, na may kaugnayan sa post-quantum cryptography.
Gastos at metodolohiya
Inihayag ng OpenAI na Ang kabuuang halaga ng token para mahanap ang mga solusyong ito ay humigit-kumulang $2.000Ayon sa mga API rate ng Sol, hindi kasama sa bilang na ito ang pagsasanay sa modelo o ang gawain ng mga mananaliksik na tao. Pinagsama ng proseso ang pagbuo ng argumento ng Astra kasama ang input ng eksperto na nakatulong sa pag-convert ng mga argumentong iyon sa malinaw na mga manuskrito at, kasunod nito, sa awtomatikong mabe-verify na mga sertipiko ng Lean.
Ang pormalisasyon ay mahalaga sa Lean: pinapayagan nito ang sinumang may access sa software na sunud-sunod na beripikahin na ang demonstrasyon ay lohikal na tama. Gayunpaman, Kailangan pa ring beripikahin ng mga matematiko na ang mga kahulugan at pagpapalagay na ginamit ay tumutugma sa orihinal na problema.Ito ay isang bagay na hindi kayang gawin ng isang makina nang mag-isa. Inako ng OpenAI ang responsibilidad sa pagwawasto ng trabaho, ngunit hindi pa natukoy ang anumang independiyenteng grupo na pampublikong sumuri sa lahat ng sampung resulta.
Paghahambing sa Deep Blue at kinakailangang pag-iingat
Inihambing ng ilang media outlet ang mahalagang pangyayaring ito sa tagumpay ng Deep Blue laban kay Garry Kasparov noong 1997, ngunit itinuturo ng mga eksperto na Mas kumplikado ang matematika kaysa sa chessSa isang laro, ang resulta ay agaran; sa matematika, ang isang patunay ay maaaring mangailangan ng ilang buwan ng peer review bago tanggapin. Bukod pa rito, ang Astra ay hindi available sa publiko, kaya hindi maaaring kopyahin ng mga panlabas na mananaliksik ang proseso o matukoy ang failure rate ng modelo.
Ang OpenAI ay nagkaroon na ng mga nakaraang karanasan kung saan ang tila tamang mga resulta ay naging mali pagkatapos ng pagsusuri ng mga eksperto. Noong Pebrero 2026, nagsumite ang kumpanya ng mga solusyon para sa hamon ng First Proof at kalaunan ay kinilala na ang isa sa mga ito ay mali. Samakatuwid, Iginiit ng komunidad ng mga siyentipiko na ang sampung pagsulong na ito ay dapat ituring na nangangako, ngunit hindi bilang tiyak.hanggang sa ang mga ito ay maberipika nang nakapag-iisa.
Sa Europa, ang mga mananaliksik mula sa mga unibersidad tulad ng Polytechnic University of Madrid at University of Cambridge ay nagpahayag ng interes sa pagsusuri ng mga sertipiko ng Lean na inilathala ng OpenAI. Ang posibilidad ng pakikipagtulungan ng artificial intelligence sa pagbuo ng mga bagong kaalaman sa matematika ay nagbubukas ng debate tungkol sa papel ng mga siyentipikong tao sa hinaharap, bagama't binibigyang-diin ng kumpanya na ang pagpapatunay at kontekstwalisasyon ng mga resulta ay patuloy na nakasalalay sa mga eksperto sa maraming darating na taon.
Gayunpaman, ang anunsyo ng Astra ay nagmamarka ng isang mahalagang punto: ang artificial intelligence ay hindi na limitado sa paglutas ng mga problema na may mga alam nang sagot, kundi nagsisimula nang magmungkahi ng mga orihinal na argumento tungkol sa mga tanong na nasa unahan ng kaalaman. Ang tunay na "Deep Blue moment" sa matematika ay maaaring hindi dumating nang may iisang kamangha-manghang resulta, kundi unti-unti, habang ang mga modelong ito ay nagiging mga kolaborator na may kakayahang galugarin ang libu-libong landas at gawing pormal ang mga resulta na hindi pa nasusubukan ng mga mananaliksik noon.
