ИИ меняет математику?

Они пришли к выводу, что данные неоднозначны, и предложили способы их корректировки. На разных этапах исследования специалисты анализировали эффективность биосовместимых конструкций и условия, необходимые для полноценного восстановления органа.

В рамках долгосрочного эксперимента они проследили за заживлением уретры после имплантации коллагеновой мембраны у кроликов в течение девяти месяцев. К третьему месяцу результаты были обнадеживающими: биоматериал интегрировался, слизистая оболочка восстанавливалась, нарушений проходимости не наблюдалось.

Однако при дальнейшем наблюдении исследователи зафиксировали нелинейность процесса — постепенное развитие рубцовых изменений, которые становились клинически значимыми спустя полгода и позже. Эксперимент показал, что привычных сроков наблюдения (два-три месяца) недостаточно для оценки окончательного результата.

Уретра отличается от других полых органов сложным строением и постоянной функциональной нагрузкой, поэтому технологии, эффективные в других областях регенерации мягких тканей, нельзя механически переносить в реконструктивную урологию. Директор Института регенеративной медицины Сеченовского университета Пётр Тимашев говорит: «Раньше основное внимание при создании имплантируемых конструкций уделялось восстановлению слизистой оболочки и отсутствию выраженного воспаления.

Длительное наблюдение показало, что даже при идеальной картине на ранних сроках этого недостаточно. Для полноценного восстановления уретры необходимо воспроизвести архитектуру всей её стенки и обеспечить согласованную регенерацию разных типов тканей.

Понимание этих ограничений задаёт новые стандарты для будущих разработок». Заместитель директора по научной работе Института урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского университета Евгений Шпоть считает: «Применение современных биоматериалов открывает новые возможности в реконструктивной урологии.

Наша задача — не только восстановить проходимость уретры, но и снизить риск повторного рубцевания, чтобы результат операции оставался устойчивым в долгосрочной перспективе. Для пациента это означает меньше повторных вмешательств и более высокое качество жизни».

Учёные предложили применять биомедицинские клеточные продукты (БМКП) для более точного управления регенерацией и формирования всех слоёв уретры. Это позволит снизить риски позднего рубцевания.

Этот вывод основан на обзоре исследований, опубликованном в журнале Nutrients. В работах, которые анализировали авторы, уровень витамина D в крови сопоставляли с состоянием сосудов глаз у детей и взрослых.

Для оценки использовали оптическую когерентную томографию и ангиографию. При дефиците витамина D во многих исследованиях наблюдалась меньшая плотность мелких сосудов сетчатки, а также уменьшение толщины и сосудистости хориоидеи — оболочки глаза, которая снабжает кровью сетчатку.

Низкий уровень витамина также чаще встречался у пациентов с закупоркой сосудов сетчатки. Изменения сосудов сетчатки могут привести к нарушению её кровоснабжения.

В тяжёлых случаях это может повредить клетки сетчатки и вызвать ухудшение или даже потерю зрения. После устранения дефицита витамина D и его приёма сосудистая оболочка глаза становилась толще, а её сосудистость увеличивалась.

Однако пока нет убедительных данных о том, что приём витамина улучшает кровоснабжение сетчатки или само зрение. Авторы считают, что витамин D может играть роль в поддержании здоровья сосудов глаз, так как участвует в регуляции воспаления и работе сосудистой стенки.

Оказалось, что замороженные семена бобов мунг (Vigna radiata) и фасоли обыкновенной (Phaseolus vulgaris) сохраняют высокую всхожесть в течение десятилетий. Например, после 45 лет хранения по крайней мере 90 процентов семян бобов мунг из одной партии всё ещё могут прорасти и дать ростки.

Австралийский генный банк зерновых культур (AGG) содержит один из крупнейших и наиболее разнообразных генных банков сельскохозяйственных культур в мире. Здесь учёные собрали сотни тысяч видов семян зерновых, бобовых и масличных культур.

Каждое из них упаковывается при 15-процентной относительной влажности и температуре -20 градусов по Цельсию, чтобы продлить их естественную долговечность. Однако эксперты прогнозируют долговечность только около 70 видов растений, и некоторые из этих оценок могут не соответствовать действительности.

Чтобы выяснить, как на самом деле обстоят дела с семенами в AGG, исследователи из Австралии провели тесты на всхожесть 3861 партии семян, в общей сложности на шести тропических культурах. К ним относились зерновые под названием сорго (Sorghum bicolor), фасоль обыкновенная, маш, соя (Glycine max), голубиный горох (Cajanus cajan) и фасоль адзуки (Vigna angularis).

Некоторые семена были изготовлены в 1960-х годах. Когда учёные попытались возродить некоторые партии, семена голубиного горошка показали самую низкую всхожесть.

В среднем через 36 лет всхожесть только четырёх партий превысила 85 процентов. Это доказывает гипотезу о том, что многие семена нуждаются в подкормке.

«Несмотря на то, что эти результаты кажутся многообещающими, проблема в том, что оценки продолжительности жизни намного, намного короче, чем мы когда-то предполагали, и у бобов адзуки средняя продолжительность жизни была самой короткой — всего 17,4 года», — поясняют исследователи. Более старые теоретические модели предсказывали, что замороженные семена этих видов не нуждаются в проверке в течение сотен, если не тысяч лет.

Например, исходя из ранее прогнозируемого срока службы сорго, всхожесть должна была контролироваться каждые 2901 год, а для бобов мунг этот интервал составил бы 2075 лет.

Вероятно, эти события связаны, хотя в декларации работа не упоминается. В письме говорится, что возможности больших языковых моделей значительно улучшились за несколько месяцев.

ИИ стал способен решать основные нерешённые проблемы в математике. Однако учёные, среди которых лауреат 2026 года Ю Дэн, Пьер Делинь (медаль Филдса 1978 года), Максим Концевич (медаль Филдса 1998 года), Андрей Окуньков (2006 год), Станислав Смирнов (2010), Ефим Зельманов (1994), выражают несогласие с тем, что стремление компаний, занимающихся искусственным интеллектом, решать математические задачи в качестве эталона наносит ущерб науке и математическому сообществу.

«Цели компаний, занимающихся ИИ, и цели математического сообщества серьёзно расходятся», — пишут они. Традиционные математические исследования изучают основные структуры форм, чисел и природных явлений.

Громкие открытия в математике всегда изучались сообществом математиков в ходе длительного и трудного процесса обсуждений, дискуссий и упрощений. «Математическое сообщество во многом функционирует как миниатюрная версия человечества, — пишут математики.

— Оно состоит из людей, использующих самые разнообразные подходы, объединённых общими ценностями». Решение задачи — это ещё не всё.

Авторы письма обсуждают сущность искусственного разума и его математических результатов. Решение задач — это инструмент и средство достижения главной цели — концептуального понимания и проницательности.

«Но так инструмент можно легко обратить против главной цели — против развития понимания природы и способности формулировать новые вопросы и идеи», — пишут лауреаты престижной награды. Ещё один вопрос: кто должен позаботиться о развитии идей, разработанных с помощью ИИ, и их интеграции в математический канон?

Без учёных эти идеи «никогда не воплотятся в жизнь в полной мере, и важнейшая цепочка передачи знаний между математиками будет утрачена», — пишут учёные. По словам академика РАН, математика Бориса Кашина, пока серьёзных оснований говорить о закате профессии математика нет.

«Действительно, на наших глазах, особенно в последние месяцы, происходит взрывной рост возможностей ИИ, что ставит перед математическим сообществом ряд важных проблем, — говорит Кашин. — Но авторы письма, остановившись на внутренних проблемах нашей науки, забыли о главном: ИИ даёт уникальные возможности получения новых знаний, что крайне важно как для приложений, так и для развития самой математики».

Кашин считает, что без подпитки от математиков ИИ не сможет выйти на новый супер-уровень. Человеческое сознание связано с окружающим миром, и всё богатство его взаимодействия позволяет находить новые идеи.

Сам ИИ на это не способен, потому что у него нет контактов с внешним миром. Человек нужен ему для обогащения новыми фактами и идеями.