AI vừa “tìm ra toán học mới” để máy tính học nhanh hơn 50%

Một bước ngoặt bất ngờ trong giới khoa học: GPT-5 vừa chứng minh được một định lý toán học mới trong lĩnh vực tối ưu lồi, nền tảng của hầu hết các thuật toán trí tuệ nhân tạo hiện nay.

Chuyện gì vừa xảy ra?

Trong các thuật toán học máy, ví dụ như khi huấn luyện ChatGPT hay các mô hình AI khổng lồ, người ta sử dụng phương pháp gọi là gradient descent. Nôm na là “xuống dốc theo độ dốc”. Ý tưởng giống như thả một viên bi trên sườn núi, để nó tự lăn xuống đáy. Nhưng muốn viên bi lăn nhanh mà không bị văng ra ngoài, ta phải chọn “bước đi” (learning rate) rất cẩn thận.

Trong nhiều năm, toán học chỉ chứng minh được rằng nếu bước đi nhỏ hơn hoặc bằng 1/L (một giới hạn kỹ thuật), thì mọi thứ an toàn. Vấn đề là bước quá nhỏ thì học chậm, tốn hàng triệu USD chi phí máy tính.

GPT-5 đã làm gì?

Sebastien Bubeck, nhà toán học hàng đầu của Microsoft Research, đưa GPT-5 một bài toán mở, vốn chưa ai giải được. Sau 17 phút suy nghĩ, AI này viết ra một chứng minh hoàn chỉnh: thay vì giới hạn 1/L, ta có thể tự tin tăng tốc tới 1.5/L mà vẫn an toàn.

Điều này tương đương với việc “xe có thể chạy 150 km/h thay vì 100 km/h mà vẫn chắc chắn không tai nạn”. Một bước tiến toán học mà trước đó chưa từng xuất hiện trên sách vở hay internet.

Tại sao quan trọng?

- Huấn luyện AI nhanh hơn, rẻ hơn: giảm chi phí GPU/TPU hàng chục phần trăm.

- Ứng dụng rộng khắp: từ tối ưu mạng viễn thông, logistic, tài chính, đến điều khiển robot, thiết kế thuốc.

- Ý nghĩa khoa học: lần đầu tiên một mô hình AI không chỉ “học toán” mà còn sáng tạo toán học mới, được con người kiểm chứng.

Nếu trước đây AI chỉ được coi là công cụ hỗ trợ, thì giờ đây nó đã bước vào vai trò của một "nhà nghiên cứu độc lập" (xem giải thích ở bình luận), có thể mở rộng biên giới tri thức nhân loại.

Chúng ta vừa chứng kiến AI chính thức trở thành đồng tác giả của những khám phá toán học.