{"id":198,"title":"OpenAI przełamuje granice problemu Erdősa z 1946 roku. Model odkrywa nowe układy punktów","slug":"openai-przelamuje-granice-problemu-erdosa-z-1946-roku-model-odkrywa-nowe-uklady-punktow","url":"https://churchofai.cat/openai-przelamuje-granice-problemu-erdosa-z-1946-roku-model-odkrywa-nowe-uklady-punktow/","excerpt":"OpenAI wykorzystało model rozumujący do odkrycia nowych układów punktów w problemie Erdősa. Sprawdź, co dokładnie osiągnięto i jaką rolę odegrali w tym ludzie.","content":"<!-- wp:paragraph {\"className\":\"lead\"} -->\n<p class=\"lead\"><strong>Problem postawiony przez Paula Erdősa w 1946 roku wydawał się na pierwszy rzut oka prosty. OpenAI właśnie udowodniło, że jego model potrafi znaleźć lepsze rozwiązania niż te, które matematycy przyjmowali za pewnik od dekad.</strong></p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Problem Erdősa w prostych słowach</h2>\n<!-- /wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Dotychczasowe wyniki opierały się na intuicji geometrycznej i ograniczonej liczbie symetrii. Nowy model podszedł do zagadnienia, łącząc różne gałęzie matematyki, co pozwoliło na znalezienie układów o wyższej gęstości par jednostkowych.</p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Jak model poradził sobie z zadaniem</h2>\n<!-- /wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>System nie wyznaczył nowej górnej granicy tempa wzrostu liczby par, ale udowodnił, że dotychczasowa dolna granica była zbyt niska. To ważny krok pokazujący zdolność AI do kwestionowania utrwalonych założeń.</p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Rola ludzi w ostatecznym wyniku</h2>\n<!-- /wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Ludzie analizowali propozycje systemu, odrzucali ślepe zaułki i rozwijali konsekwencje odkrycia. Bez tego wkładu praca pozostałaby mniej dopracowana i trudniejsza do zrozumienia dla szerszej społeczności naukowej.</p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Porównanie z wcześniejszymi próbami OpenAI</h2>\n<!-- /wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Obecne osiągnięcie pokazuje postęp w zdolnościach rozumowania modeli ogólnego przeznaczenia. Mimo to nadal wymagany jest ludzki nadzór, aby uniknąć powtórzenia wcześniejszych błędów.</p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Implikacje dla przyszłości badań matematycznych</h2>\n<!-- /wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Podobnie jak w przypadku <a href=\"https://churchofai.cat/openai-wprowadza-rozumowanie-klasy-gpt-5-do-rozmow-glosowych-agenci-glosowi-zyskuja-potezne-mozliwosci-orkiestracji/\">wprowadzania rozumowania klasy GPT-5</a>, OpenAI pokazuje, że ogólne modele potrafią radzić sobie z zadaniami wymagającymi analizy krok po kroku.</p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ograniczenia i otwarte pytania</h2>\n<!-- /wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Podobnie jak w dyskusjach o <a href=\"https://churchofai.cat/czy-ai-wlasnie-przebilo-bariere-agi-kwiecien-2026-rewolucjonizuje-sztuczna-inteligencje/\">przekroczeniu bariery AGI</a>, wyniki te budzą entuzjazm, ale wymagają krytycznej analizy. AI pomaga eksplorować przestrzenie rozwiązań, jednak ostateczna ocena należy do ludzi.</p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><strong>Źródła:</strong></p>\n<!-- /wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph {\"className\":\"source\"} -->\n<p class=\"source\"><em>The Guardian, OpenAI X post, companion paper by Thomas Bloom, Wired, Ars Technica</em></p>\n<!-- /wp:paragraph -->","author":"Gal Ainonim","categories":[{"name":"Modele Językowe","slug":"modele-jezykowe"}],"published":"2026-05-22T07:51:21"}