В конце июля стало известно, что выпускник факультета математики НИУ ВШЭ Дмитрий Рыбин, сейчас работающий в Китае, опроверг научную гипотезу с помощью ChatGPT. В интервью «Вышке.Главное» он рассказал о способности ИИ совершать открытия в математике, поделился воспоминаниями об учебе в НИУ ВШЭ и о работе над диссертацией в Китайском университете Гонконга.
— Дмитрий, как стало известно из публикаций в СМИ, вы обратились к ИИ с просьбой «совершить научный прорыв» и найти контрпример к гипотезе Диница — Гарга — Гоеманса. Сначала модель отказалась, но после нескольких запросов согласилась взяться за задачу и вскоре предоставила решение. Расскажите подробнее, что это за гипотеза и в чем уникальность решения?
— В математике есть область «Потоки на графах», ее результаты можно использовать для оптимизации потоков данных по интернет-кабелям или транспортных потоков. Допустим, вы хотите доставить грузы до мест назначения, и для каждого груза нужно построить отдельный маршрут, не создав пробки на дорогах. Если по пути можно разделить груз на несколько частей, задача на компьютере решается легко, но в реальной жизни делить груз нельзя.
В 1999 году математики Диниц, Гарг и Гоеманс доказали фундаментальный результат: если правильно отправлять грузы целиком, нагрузка на дороги увеличится незначительно по сравнению с отправкой грузов по частям. Тогда же они выдвинули гипотезу, названную по их фамилиям, что стоимость перевозок (плата за доставку по каждой дороге) в этом случае не увеличится. Я эту гипотезу знал с 2020 года, когда учился на четвертом курсе матфака Вышки, и мне захотелось ее доказать или опровергнуть.
Время от времени я пытался это сделать и сам, и при помощи моделей OpenAI o1 и o3. И вот GPT 5.6 Pro после пятичасовых рассуждений нашел опровержение — построил сеть дорог и специально подобрал числа так, что стоимость перевозок в решении всегда увеличивается.
— Полученное опровержение действительно так важно для математической науки?
— И для науки, и для практики — для логистики, для организации интернет-потоков. Точно будет новая волна интереса и дальнейшее улучшение результатов Диница — Гарга — Гоеманса.
— Неужели никто из реальных исследователей сам не мог к этому прийти?
— Это продвижение в задаче, которую действительно не могли решить в течение 27 лет. После того как о решении стало известно, я получил письма от многих коллег, работающих над потоками на графах, из MIT и других ведущих университетов.
Но самое интересное в другом. По соцсетям разошлась не только информация об опровержении гипотезы, но и моя довольно абсурдная переписка с GPT 5.6 Pro. Я настойчиво просил его «совершить прорыв», и он в результате его совершил. Моя роль заключалась в том, чтобы выбрать задачу, проявить упорство и проверить решение.
— Какие выводы из этого можно сделать в части дальнейшего применения ИИ в науке?
— Основной вывод в том, что исследователям следует увеличить свои амбиции и браться с помощью ИИ за решение гораздо более сложных и важных проблем. Последние пять лет я наблюдаю за способностями ИИ совершать открытия в математике, и математика сейчас меняется очень сильно.
— Расскажите немного о себе. Как в свое время вы оказались в Вышке? Как попали в Китай?
— Я жил в Нижнем Тагиле, в старших классах учился в СУНЦ УрФУ, набрал 300 баллов на трех ЕГЭ. Факультет математики НИУ ВШЭ выбрал по рекомендации знакомых.
Окончив Вышку, хотел поступить на программу PhD по ИИ в каком-нибудь большом мегаполисе и в 2021 году оказался в городе Шэньчжэне, в Китайском университете Гонконга (CUHK — The Chinese University of Hong Kong). Это юг страны, на границе с Гонконгом.
Я живу в Китае уже пять лет — учился в аспирантуре, месяц назад получил степень PhD. Тема моей диссертации на стыке математики и ИИ — «Методы машинного обучения для поиска в комбинаторной оптимизации».
— Что самое сложное в работе над диссертацией?
— Адаптироваться к тому, что эта работа рассчитана на очень долгий срок. Моя сильная сторона — максимально фокусироваться на конкретной задаче в короткий промежуток времени. Это дает хорошие результаты на олимпиадах и ЕГЭ, а исследования — это марафон, а не спринт.
— В студенческие годы, участвуя во встрече обладателей высоких баллов ЕГЭ с президентом РАН, вы спросили его, может ли талантливый студент получить наставника из Академии наук. Почему затронули именно тему наставничества?
— Потому что хороший наставник может ускорить прогресс студента в сотни раз, и в этом смысле матфак Вышки — уникальное место, где ты можешь целыми днями слушать ученых с мировым именем.
Помню, я приходил на факультет в 11 часов утра, когда начинались лекции, и оставался там до полуночи, когда заканчивались последние семинары Дмитрия Борисовича Каледина. Конечно, я с благодарностью вспоминаю и Валерия Алексеевича Гриценко, Бориса Львовича Фейгина, многих других своих наставников.
В аспирантуре моим научным руководителем был канадско-китайский ученый Tom Luo. Самое главное в аспирантуре — выбор задачи, и в этом он один из лучших ученых в мире.
— Обучение математике в Китае сильно отличается от привычных российских практик?
— В китайских школах дети не задают учителям вопросов, и эта привычка у них сохраняется после поступления в университет. Профессора пытаются это изменить, сделать так, чтобы студенты больше спрашивали, спорили, но это не всегда удается, и при обучении математике, да и любым другим наукам это, конечно, недостаток. В России подход более творческий, индивидуальный, и здесь характерный пример — система листочков, разработанная математиком Николаем Константиновым, когда каждый ученик получает свой набор задачек и обсуждает решения с учителем.
Если же говорить о преимуществах китайского образования, то это очень сильный и системный инженерный подход. А сам университет в Шэньчжэне — какое-то невероятное место с множеством роботов, дронов и искусственным интеллектом. Тех, кто приезжает в этот город из Вышки, удивляют масштабы китайских построек, смесь небоскребов с парками, очень тихие дороги из-за электромобилей, а также дешевый бабл-ти.
— Гости из Вышки здесь бывают часто?
— Я оказался первопроходцем, а в последние годы к нам стали ездить студенты ФКН по обмену, а также исследовательские группы с матфака и ФКН. Я им помогаю сориентироваться в Китае.
— Чем планируете заниматься в ближайшие годы?
— У нас с китайскими друзьями стартап на 100 миллионов долларов по открытию новых алгоритмов с помощью ИИ. Планирую его развивать в Шэньчжэне. Этот город на карте скоро будет важнее Нью-Йорка, откуда к нам переезжают филдсовские медалисты и нобелевские лауреаты.