Le modèle inconnu d’Anthropic réalise une avancée majeure sur l’hypothèse de Riemann

Une avancée scientifique importante a été réalisée dans l’étude de l’hypothèse de Riemann, l’un des problèmes les plus complexes des mathématiques, resté irrésolu depuis plus de 150 ans. Selon ixbt.com, un modèle d’intelligence artificielle d’Anthropic, encore inédit au public, a obtenu des résultats inattendus dans la résolution de ce problème complexe et a considérablement relevé la borne inférieure des solutions compatibles avec l’hypothèse. Techcrunch.com rapporte ces faits.

Une récompense de 1 million de dollars attend toujours le chercheur qui parviendra à démontrer l’hypothèse de Riemann, consacrée à la répartition des nombres premiers. Même si les réseaux neuronaux modernes ne sont pas encore capables de résoudre complètement ce problème, leurs capacités à découvrir de nouvelles idées en science et en mathématiques alimentent davantage le débat.

Une recherche scientifique autonome menée par l’IA

L’aspect le plus étonnant de cette avancée est la manière dont elle a été obtenue. Un employé d’Anthropic, spécialiste sans formation approfondie en mathématiques, a chargé le modèle de tenter sérieusement de démontrer l’hypothèse. Le système a ensuite travaillé de manière autonome pendant un jour et demi, en coordonnant lui-même l’ensemble du processus.

Pendant cette période, le modèle a testé au total 650 idées différentes pour résoudre le problème. Au cours du processus, 60 petits agents, ou sous-agents, ont travaillé de manière coordonnée. Selon l’annexe de l’article scientifique, 2 de ces agents ont élaboré les principales idées mathématiques, 13 y ont contribué, 30 ont tenté de trouver une nouvelle solution, 13 ont vérifié la validité des arguments en tant que validateurs, et les 2 derniers ont aidé à rédiger l’article scientifique initial.

Débats et inquiétudes au sein de la communauté scientifique

Les résultats obtenus ont été confirmés par les spécialistes internes d’Anthropic et formalisés à l’aide de Lean, un assistant de preuve open source. Il s’agit de l’un des exemples les plus récents de progrès mathématiques réalisés avec la participation de grands modèles de langage (LLM). Le fait que des modèles d’intelligence artificielle aient résolu plusieurs problèmes d’Erdős cette année en est un autre exemple frappant.

Un tel rythme de progression suscite à la fois l’émerveillement et de sérieuses inquiétudes dans le domaine des mathématiques. Dans une déclaration publique signée en juin, d’éminents mathématiciens ont exprimé leur crainte que l’intelligence artificielle ne porte atteinte aux valeurs fondamentales de la science. Ils ont notamment souligné que les véritables démonstrations mathématiques doivent être attribuées à leur auteur, qui doit assumer personnellement la responsabilité de leur exactitude.

Malgré cela, les spécialistes du domaine restent divisés sur la manière d’aborder les nouvelles méthodes de recherche. Dans un article de blog publié en réponse à la déclaration, le médaillé Fields Timothy Gowers s’est demandé si l’influence de l’intelligence artificielle pouvait transformer les mathématiques de manière plus complexe et positive.