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title: "Chinesische KI beweist Ghys-Vermutung: 30 Jahre altes mathematisches Problem von selbst entwickelter neuronaler Netzwerkanwendung gelöst"
description: "Chinesische Forscher bewiesen mit ihrem eigenen Intern-S2-Modell die Ghys-Vermutung für den 3D-Fall – ein über 30 Jahre ungelöstes Problem. Die Formalisierung erfolgte durch Wissenschaftler der Peking-Universität."
date: 2026-10-17T02:02:26.714Z
lang: de
url: https://xab.info/de/posts/chinesische-ki-beweist-ghys-vermutung
tags: [chinese-ai, intern-s2, mathematics, ai-research, shanghai-ai-laboratory, ghys-conjecture, dynamic-systems]
author: "Alexander Buran"
publisher: "XAB.info"
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# Chinesische KI beweist Ghys-Vermutung: 30 Jahre altes mathematisches Problem von selbst entwickelter neuronaler Netzwerkanwendung gelöst

![Schematische Darstellung eines menschlichen Profils mit digitalen Mikrochips und einem Prozessor vor schwarzem Hintergrund](https://xab.info/media/2026/10/17/kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-30-let/kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-30-let-1.webp)

## Kernpunkte

- Chinesische Wissenschaftler bewiesen mit dem Intern-S2-Modell die Ghys-Vermutung für den dreidimensionalen Fall, die über 30 Jahre ungelöst blieb
- Dies ist das erste Mal, dass ein mathematisches Weltklasseproblem von einem lokal entwickelten chinesischen neuronalen Netz gelöst wurde
- Die Formalisierung des Beweises wurde von zwei Gruppen der Peking-Universität mittels des SHEAF-Systems durchgeführt
- Das Shanghaier KI-Labor plant, den Prozess in eine wiederverwendbare wissenschaftliche Forschungsplattform zu integrieren
- OpenAIs Behauptungen über die Lösung des Navier-Stokes-Problems und 100+ Aufgaben bleiben Gegenstand von Debatten in der wissenschaftlichen Gemeinschaft

Eine Gruppe chinesischer Forscher unter der Leitung von Professor Xu Disheng von der Greater Bay Area University und dem Shanghai Artificial Intelligence Laboratory hat einen Beweis der Vermutung des französischen Mathematikers Étienne Ghys für den dreidimensionalen Fall vorgelegt. Das 1995 formulierte Problem war über drei Jahrzehnte ungelöst geblieben und galt als eines der zentralen offenen Probleme in der Theorie dynamischer Systeme. Bei der Arbeit wurde das große Sprachmodell Intern-S2 verwendet, das vom Shanghaier KI-Labor entwickelt wurde – dies ist der erste dokumentierte Fall, in dem es chinesischen Wissenschaftlern gelungen ist, ein mathematisches Problem von weltweitem Rang mithilfe eines lokal entwickelten neuronalen Netzwerks zu lösen.

### Das Wesen der Vermutung und ihre Bedeutung für die Mathematik

Die 1995 vorgeschlagene Vermutung von Étienne Ghys betrifft eine fundamentale Frage der Theorie dynamischer Systeme: Ob das Verhalten chaotischer dynamischer Systeme ihre geometrische Klassifikation eindeutig bestimmen kann. Über 30 Jahre hinweg blieb dieses Problem ungelöst und diente, wie Experten es ausdrücken, als eine Art „Benchmark-Test“ zur Überprüfung der Fähigkeiten künstlicher Intelligenz im Bereich des mathematischen Schließens. Der erfolgreiche Beweis des dreidimensionalen Falls sei, wie die Forscher selbst betonen, nicht nur die Lösung eines konkreten Problems, sondern ein Nachweis dafür, dass KI in der Lage ist, im Bereich der fortgeschrittenen Grundlagenforschung zu arbeiten, und nicht nur bei angewandten oder routinemäßigen Aufgaben.

### Wie das Modell Intern-S2 arbeitete: Der vollständige Zyklus von der Argumentation zur Verifikation

Während des Projekts führte das Modell Intern-S2 einen vollständigen Zyklus von Forschungsaufgaben aus: von logischen Argumentationen und der Interaktion mit Menschen bis hin zur formalen Verifikation. Das neuronale Netz führte umfangreiche rekursive Schlussfolgerungen durch, unternahm iterative Suchen, analysierte relevante Fachliteratur, unterteilte die Aussage in einzelne Teilaufgaben und untersuchte parallel verschiedene Beweisansätze. Dabei gaben die Wissenschaftler die allgemeine Richtung der Arbeit vor, bewerteten die Bedeutung von Zwischenergebnissen und bestimmten vielversprechende Lösungswege. Das Modell überprüfte logische Schritte und testete rasch zahlreiche mögliche Ideen, während Forscher ihre professionelle Erfahrung einbrachten, um die Beweisstruktur zu verfeinern, wichtige Entscheidungen zu treffen und Feedback zu geben, das den weiteren Verlauf der Modellarbeit steuerte. Nach Einschätzung der Autoren war der Durchbruch das Ergebnis genau dieses hybriden Ansatzes, der universelle und spezialisierte KI-Fähigkeiten mit menschlicher Expertenkompetenz verbindet.

### Formalisierung des Beweises: Die Rolle der Peking-Universität

Die Formalisierung des erhaltenen Beweises wurde von zwei unabhängigen Forschungsgruppen der Peking-Universität mithilfe des von ihnen entwickelten SHEAF-Systems durchgeführt. Diese Phase ist von entscheidender Bedeutung: In der Mathematik gilt ein Beweis erst dann als endgültig bestätigt, wenn er streng formalisiert wurde, was jegliche informelle Annahmen ausschließt. Das erfolgreiche Durchlaufen der Formalisierung durch zwei Gruppen erhöht die Glaubwürdigkeit des Ergebnisses und unterscheidet es von rein „textbasierten“ Beweisen, die versteckte logische Lücken enthalten können, welche beim informellen Lesen nicht entdeckt wurden.

### Wissenschaftliche Forschungsplattform und anwendungsorientiertes Potenzial

Das Shanghaier KI-Labor plant, den beschriebenen Arbeitsablauf als wiederverwendbares mathematisches Verifikationsmodul für seine wissenschaftliche Forschungsplattform zu verpacken. Die Plattform vereint das große Sprachmodell Intern-S2, KI-Agenten, Datenbanken und reale experimentelle Ausrüstung. Im Rahmen eines Projekts hat diese Plattform bereits dazu beigetragen, den Entwicklungszyklus im Bereich der elektrochemischen Synthese von fünf bis zehn Jahren auf ein bis zwei Jahre zu verkürzen. Dieser Ansatz, so die Wissenschaftler, sei auf Physik, Chemie, Biologie und verwandte Disziplinen anwendbar, in denen KI die Suche nach Lösungen durch Versuch und Irrtum beschleunigt und die Grenzen des menschlichen Denkens erweitert. Die Rolle von KI-Modellen werde, da sind sich die Forscher sicher, weiter zunehmen: Sie sind in der Lage, umfangreiche, routinemäßige und verzweigte Aufgaben zu übernehmen – Prüfberechnungen durchzuführen, wissenschaftliche Literatur zu analysieren, Hypothesen in Teilaufgaben zu unterteilen und einzelne Forschungsphasen zu verifizieren.

### Kontext: OpenAI-Erklärungen und Debatten in der wissenschaftlichen Gemeinschaft

Kürzlich kündigte OpenAI ähnliche Erfolge an: Das Unternehmen teilte mit, seine KI habe das Problem der Existenz und Glattheit von Lösungen der Navier-Stokes-Gleichungen sowie über 100 weitere offene mathematische Probleme gelöst. Diese Erklärungen lösten jedoch Debatten in der wissenschaftlichen Gemeinschaft aus. Fünfundzwanzig Fields-Medaillen-Träger sprachen eine Warnung vor den Risiken für die mathematische Forschung aus, die mit einem übermäßigen Vertrauen in KI-Beweise verbunden sind. Später entdeckten Wissenschaftler Diskrepanzen zwischen dem textbasierten Beweis von OpenAI und seiner formalisierten Version, auch wenn dies das Ergebnis an sich nicht widerlegt. Vor diesem Hintergrund wirkt die Formalisierung des chinesischen Beweises durch zwei unabhängige Gruppen der Peking-Universität über das spezialisierte SHEAF-System wie ein strengeres und reproduzierbareres Validierungsprotokoll.

## Die Angaben gehen auseinander

### Glaubwürdigkeit und Qualität des Navier-Stokes-KI-Beweises von OpenAI

- **OpenAI:** Die KI des Unternehmens hat das Problem der Existenz und Glattheit von Lösungen der Navier-Stokes-Gleichungen sowie über 100 weitere offene mathematische Probleme gelöst ([3dnews.ru](https://3dnews.ru/1150026/ne-tolko-openai-kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-nad-kotoroy-uchyonie-bilis-bolee-30-let))
- **25 Fields-Medaillen-Träger:** Sprachen eine Warnung vor den Risiken für die mathematische Forschung aus, die mit der Verwendung von KI-Beweisen verbunden sind ([3dnews.ru](https://3dnews.ru/1150026/ne-tolko-openai-kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-nad-kotoroy-uchyonie-bilis-bolee-30-let))
- **Wissenschaftler (Unabhängige Prüfung):** Es wurden Diskrepanzen zwischen dem textbasierten Beweis von OpenAI und seiner formalisierten Version entdeckt, auch wenn dies das Ergebnis an sich nicht widerlegt ([3dnews.ru](https://3dnews.ru/1150026/ne-tolko-openai-kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-nad-kotoroy-uchyonie-bilis-bolee-30-let))

*Worin sie übereinstimmen:* OpenAI veröffentlichte einen textbasierten Beweis des Navier-Stokes-Problems und über 100 weiterer Aufgaben; der Beweis wurde formalisiert

## Faktencheck und Quellen

- [Не только OpenAI: китайский ИИ решил математическую задачу, над которой учёные бились более 30 лет window-new](https://3dnews.ru/1150026/ne-tolko-openai-kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-nad-kotoroy-uchyonie-bilis-bolee-30-let) - Primärquelle. Enthält alle Schlüssel fakten: Namen der Forscher, Modellname, Wesen der Vermutung, Formalisierungsprozess, Laborpläne. Der Text wurde zu einem Longread umgearbeitet, ohne die Faktenbasis zu verändern.
- [ИИ решил ставившую ученых в тупик десятилетиями математическую задачу за 88 часов](https://www.mk.ru/social/2026/09/09/ii-reshil-stavivshuyu-uchenykh-v-tupik-desyatiletiyami-matematicheskuyu-zadachu-za-88-chasov.html) - Bestätigt den Kontext der OpenAI-Erklärungen zur Lösung des Navier-Stokes-Problems. Verwendet zur Verifizierung der Erwähnung von OpenAI im Artikel.

## Häufige Fragen

### Welches mathematische Problem wurde genau von der chinesischen KI gelöst?

Die Vermutung von Étienne Ghys für den dreidimensionalen Fall wurde bewiesen. Die 1995 formulierte Vermutung betrifft die Frage, ob das Verhalten chaotischer dynamischer Systeme ihre geometrische Klassifikation bestimmen kann.

### Welches KI-Modell wurde verwendet?

Das große Sprachmodell Intern-S2, entwickelt am Shanghai Artificial Intelligence Laboratory. Es handelt sich um ein im Inland entwickeltes chinesisches neuronales Netz.

### Wer hat den Beweis formalisiert?

Zwei Forschungsgruppen der Peking-Universität mithilfe des von ihnen entwickelten SHEAF-Systems.

### Warum ist dieses Ergebnis bedeutsam?

Dies ist das erste Mal, dass es chinesischen Forschern gelungen ist, ein mathematisches Weltklasseproblem mithilfe eines lokal entwickelten neuronalen Netzwerks zu lösen. Das Problem war über 30 Jahre ungelöst geblieben.

### Wie verhalten sich die Ergebnisse von OpenAI zu denen des chinesischen Teams?

OpenAI gab an, das Navier-Stokes-Problem und über 100 weitere Aufgaben gelöst zu haben, doch diese Behauptungen lösten Debatten aus: 25 Fields-Medizin-Träger warnten vor Risiken, und Wissenschaftler fanden Diskrepanzen zwischen textlichen und formalisierten Beweisen. Der chinesische Beweis wurde von zwei unabhängigen Gruppen über das SHEAF-System formalisiert.