---
title: "Китайский ИИ доказал гипотезу Гиса: 30-летняя математическая задача решена нейросетью собственной разработки"
description: "Китайские исследователи с помощью собственной модели Intern-S2 доказали гипотезу Гиса для трёхмерного случая — задачу, нерешённую более 30 лет. Формализацию провели учёные Пекинского университета."
date: 2026-10-17T02:02:26.714Z
lang: ru
url: https://xab.info/posts/kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-30-let
tags: [chinese-ai, intern-s2, mathematics, ai-research, shanghai-ai-laboratory, ghys-conjecture, dynamic-systems]
author: "Александр Буран"
publisher: "XAB.info"
---

# Китайский ИИ доказал гипотезу Гиса: 30-летняя математическая задача решена нейросетью собственной разработки

![Схематичное изображение человеческого профиля с цифровыми микросхемами и процессором на черном фоне](https://xab.info/media/2026/10/17/kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-30-let/kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-30-let-1.webp)

## Ключевые тезисы

- Китайские учёные с помощью модели Intern-S2 доказали гипотезу Гиса для трёхмерного случая, оставшуюся нерешённой более 30 лет
- Это первый случай решения мировой математической задачи нейросетью китайской разработки
- Формализацию доказательства провели две группы Пекинского университета с помощью системы SHEAF
- Шанхайская лаборатория ИИ планирует интегрировать процесс в многоразовую платформу научных исследований
- Заявления OpenAI о решении задачи Навье—Стокса и 100+ задач остаются предметом споров в научном сообществе

Группа китайских исследователей, возглавляемая профессором Сюй Дишэном (Xu Disheng) из Университета Большого залива и Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта, представила доказательство гипотезы французского математика Этьена Гиса для трёхмерного случая. Задача, сформулированная в 1995 году, оставалась нерешённой более трёх десятилетий и считалась одной из ключевых открытых проблем в теории динамических систем. В работе была использована большая языковая модель Intern-S2, созданная в Шанхайской лаборатории ИИ, — это первый зафиксированный случай, когда китайским учёным удалось решить математическую задачу мирового уровня с помощью нейросети местной разработки.

### Суть гипотезы и её значение для математики

Гипотеза Этьена Гиса, предложенная в 1995 году, касается фундаментального вопроса теории динамических систем: может ли поведение хаотических динамических систем однозначно определять их геометрическую классификацию. На протяжении более 30 лет эта задача оставалась нерешённой и служила, по выражению экспертов, своего рода «эталонным тестом» для проверки способностей искусственного интеллекта к математическому рассуждению. Успешное доказательство трёхмерного случая, как отмечают сами исследователи, стало не просто решением конкретной задачи, а демонстрацией того, что ИИ способен работать в области передовых фундаментальных исследований, а не только в прикладных или рутинных задачах.

### Как работала модель Intern-S2: полный цикл от рассуждения до верификации

В ходе проекта модель Intern-S2 выполнила полный цикл исследовательских задач: от логических рассуждений и взаимодействия с человеком до формальной верификации. Нейросеть производила масштабные рекурсивные рассуждения, осуществляла итеративный поиск, анализировала профильную научную литературу, разбивала утверждение на отдельные подзадачи и параллельно исследовала различные варианты доказательства. При этом учёные задавали общее направление работы, оценивали значимость промежуточных результатов и определяли перспективные пути решения. Модель проверяла логические шаги и оперативно тестировала множество возможных идей, а исследователи подключали профессиональный опыт для доработки структуры доказательства, принятия ключевых решений и обеспечения обратной связи, направлявшей дальнейший ход работы модели. По оценке авторов, прорыв стал результатом именно такого гибридного подхода, сочетающего универсальные и специализированные возможности ИИ с экспертной компетенцией человека.

### Формализация доказательства: роль Пекинского университета

Формализацию полученного доказательства провели две независимые группы исследователей Пекинского университета с помощью разработанной ими системы SHEAF. Этот этап является критически важным: в математике доказательство считается окончательно подтверждённым лишь после его строгой формализации, исключающей любые неформальные допущения. Успешное прохождение формализации двумя группами усиливает достоверность результата и отличает его от чисто «текстовых» доказательств, которые могут содержать скрытые логические пробелы, не выявленные при неформальном чтении.

### Платформа научных исследований и прикладной потенциал

Шанхайская лаборатория ИИ планирует оформить описанный рабочий процесс как многоразовый модуль математической верификации для своей платформы научных исследований. Платформа объединяет большую языковую модель Intern-S2, ИИ-агентов, базы данных и реальное экспериментальное оборудование. В рамках одного из проектов данная платформа уже помогла сократить цикл разработки в области электрохимического синтеза с пяти–десяти лет до одного–двух. Подход, по утверждению учёных, применим к физике, химии, биологии и смежным дисциплинам, где ИИ ускоряет поиск решений методом проб и ошибок и расширяет границы человеческого мышления. Роль ИИ-моделей, уверены исследователи, будет только возрастать: они способны брать на себя масштабные, рутинные и разветвлённые задачи — проводить проверочные расчёты, анализировать научную литературу, разбивать гипотезы на подзадачи и верифицировать отдельные этапы исследований.

### Контекст: заявления OpenAI и споры в научном сообществе

Недавно аналогичные достижения заявила и OpenAI: компания сообщила, что её ИИ решил задачу о существовании и гладкости решений уравнений Навье — Стокса, а также более 100 других открытых математических задач. Однако эти заявления вызвали споры в научном сообществе. Двадцать пять лауреатов Филдсовской премии выступили с предупреждением о рисках для математических исследований, связанных с чрезмерным доверием к ИИ-доказательствам. Позднее учёные обнаружили расхождения между текстовым доказательством OpenAI и его формализованной версией, хотя, как отмечается, это само по себе не опровергает полученный результат. На этом фоне формализация китайского доказательства двумя независимыми группами Пекинского университета через специализированную систему SHEAF выглядит как более строгий и воспроизводимый протокол валидации.

## Версии расходятся

### Достоверность и качество ИИ-доказательства задачи Навье—Стокса от OpenAI

- **OpenAI:** ИИ компании решил задачу о существовании и гладкости решений уравнений Навье—Стокса, а также более 100 других открытых математических задач ([3dnews.ru](https://3dnews.ru/1150026/ne-tolko-openai-kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-nad-kotoroy-uchyonie-bilis-bolee-30-let))
- **25 лауреатов Филдсовской премии:** Выступили с предупреждением о рисках для математических исследований, связанных с использованием ИИ-доказательств ([3dnews.ru](https://3dnews.ru/1150026/ne-tolko-openai-kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-nad-kotoroy-uchyonie-bilis-bolee-30-let))
- **Учёные (независимая проверка):** Обнаружены расхождения между текстовым доказательством OpenAI и его формализованной версией, хотя это само по себе не опровергает полученный результат ([3dnews.ru](https://3dnews.ru/1150026/ne-tolko-openai-kitayskiy-ii-reshil-matematicheskuyu-zadachu-nad-kotoroy-uchyonie-bilis-bolee-30-let))

*В чём сходятся:* OpenAI опубликовала текстовое доказательство задачи Навье—Стокса и более 100 других задач; доказательство было формализовано

## Проверка фактов и источники

- [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) - Первоисточник. Содержит все ключевые факты: имена исследователей, название модели, суть гипотезы, процесс формализации, планы лаборатории. Текст переработан в лонгрид без изменения фактической базы.
- [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) - Подтверждает контекст заявлений OpenAI о решении задачи Навье—Стокса. Использован для верификации упоминания OpenAI в статье.

## Частые вопросы

### Какая именно математическая задача была решена китайским ИИ?

Было доказано гипотеза Этьена Гиса для трёхмерного случая. Гипотеза, сформулированная в 1995 году, касается вопроса о том, может ли поведение хаотических динамических систем определять их геометрическую классификацию.

### Какая модель ИИ была использована?

Большая языковая модель Intern-S2, разработанная в Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта. Это нейросеть китайской разработки.

### Кто провёл формализацию доказательства?

Две группы исследователей Пекинского университета с помощью разработанной ими системы SHEAF.

### Почему этот результат значим?

Это первый случай, когда китайским исследователям удалось решить математическую задачу мирового уровня с помощью нейросети местной разработки. Задача оставалась нерешённой более 30 лет.

### Как соотносятся результаты OpenAI и китайской команды?

OpenAI заявила о решении задачи Навье—Стокса и более 100 других задач, однако эти заявления вызвали споры: 25 лауреатов Филдсовской премии предупредили о рисках, а учёные обнаружили расхождения между текстовым и формализованным доказательством. Китайское доказательство было формализовано двумя независимыми группами через систему SHEAF.