מאז ינואר 2026 מדווחות חברות בינה מלאכותית על פתרון עשרות בעיות מתמטיות פתוחות, רבות מהן של פול ארדוש. חלק מההוכחות נבדקו בידי מתמטיקאים ובתוכנת האימות Lean, אך התוצאות הבולטות עדיין לא עברו ביקורת עמיתים בכתב עת
פול ארדוש, המתמטיקאי ההונגרי שמת ב־1996, הותיר אחריו יותר מאלף בעיות פתוחות. המתמטיקאי הבריטי תומס בלום מרכז אותן באתר erdosproblems.com. בשנה האחרונה הפך האתר לזירת מבחן מרכזית למודלים של בינה מלאכותית. השאלה היא כבר לא אם המודלים תורמים למתמטיקה. השאלה היא כמה, ומי בודק את מה שהם מייצרים.
הדרך לשם לא הייתה חלקה. באוקטובר 2025 טען סגן נשיא ב־OpenAI, קווין וייל, ש־GPT-5 פתר עשר בעיות ארדוש. בלום כינה את הטענה "הצגה מטעה באופן דרמטי". התברר שהמודל בעיקר איתר מאמרים קיימים, שהאתר לא תיעד.
ציר הזמן: מה נטען ומי בדק
- 8 בינואר 2026: טרנס טאו הודיע כי בעיה 728 היא בעיית ארדוש הראשונה שנפתרה כמעט באופן אוטונומי בידי בינה מלאכותית, בלי פתרון קודם ידוע בספרות. ההוכחה נכתבה ב־Lean, שפה שבה מחשב בודק כל צעד לוגי.
- 28 בפברואר 2026: דונלד קנות' פרסם את הרשימה "Claude's Cycles". לדבריו, Claude Opus 4.6 מצא בנייה כללית לבעיה על מעגלים המילטוניים שבה נתקע שבועות. זו אינה בעיית ארדוש.
- 1 במאי 2026: פורסם טרום־דפוס (arXiv:2605.00301) על בעיה 1196, העוסקת ב"קבוצות פרימיטיביות". את הכיוון המרכזי הפיק GPT-5.4 Pro בתגובה לשאלה של החובב ליאם פרייס. בין המחברים ג'ארד ליכטמן וטרנס טאו, וההוכחה אומתה ב־Lean.
- 20 במאי 2026: OpenAI הודיעה שמודל פנימי מצא דוגמה נגדית להשערת המרחקים היחידתיים של ארדוש מ־1946. תשעה מתמטיקאים, בהם נוגה אלון, בלום וטימותי גאוורס, פרסמו גרסה מאומתת ומפושטת (arXiv:2605.20695). מדובר בטרום־דפוס שלא עבר ביקורת עמיתים.
- 1 באוגוסט 2026: OpenAI הודיעה שמודל פנימי בשם Astra הגיע לעשר תוצאות, בהן בעיות ארדוש 146, 180 ו־183. כל ההוכחות פורמלו ב־Lean ופורסמו, אך לא עברו ביקורת עמיתים.
- 6 באוקטובר 2026: OpenAI העלתה ל־GitHub כ־722 כתבי יד, המקובצים ל־372 טענות. למחרת היא משכה שלושה כתבי יד, לאחר שטעות סימן פסלה טיעון אחד. לפי החברה, לא לכל התוצאות יש אימות ב־Lean.
הדוגמה הנגדית ממאי היא כנראה הבולטת. ארדוש שיער שרשת ריבועית היא כמעט הדרך הטובה ביותר לפזר נקודות במישור, כך שיהיו ביניהן זוגות רבים במרחק 1 בדיוק. המודל הראה שאפשר לעשות טוב יותר בשיעור פולינומי, גם אם במעט. זמן קצר אחר כך הראה וויל סוין מפרינסטון, בכוחות עצמו, שיפור מפורש יותר (arXiv:2605.20579). כך, הרעיון של המכונה הפך מיד לנקודת פתיחה למחקר אנושי.
המבול של אוקטובר
ב־8 באוקטובר פרסם בלום בבלוג של האתר סקירה של הטענות שנוגעות לבעיות ארדוש. בכלי תקשורת דווח על 23 בעיות, ואילו ברשומה של בלום עצמו מופיע המספר 25. בין היתר מופיעות שם בעיה 3, על התקדמויות חשבוניות, ובעיה 90, החסם העליון בבעיית המרחקים היחידתיים. בלום ציין שקובץ ה־Lean של בעיה 3 מוכיח לעת עתה רק חסם חלש יותר מהנטען. עוד כתב שחלק מהמאמרים "נכתבו בחיפזון, בלשון המעטה".
התגובה בקהילה הייתה חריפה. ב־7 באוקטובר פרסם טאו בבלוג שלו, כרשומה אורחת, הצהרה של "האגודה למתמטיקה אנושית" (AHM). ההצהרה כינתה את השחרור "הפגנת כוח, לא הפגנת למדנות". היא גם קראה למתמטיקאים להפסיק לשתף פעולה עם OpenAI. לפי הדיווחים, חוקרים שעבדו על אותן בעיות לא קיבלו התראה מראש. סיינטיפיק אמריקן העריך שיידרשו חודשים כדי לברר אילו תוצאות חדשות וחשובות באמת.
מה זה אומר, ומה ההסתייגויות
ראשית, "נפתר" אינו תמיד פתרון חדש. טאו, שמנהל ב־GitHub רשימה של תרומות הבינה המלאכותית לבעיות ארדוש, הסביר שהמודלים קוטפים בעיקר "פירות נמוכים". אלה בעיות שניתנות לפתרון בכלים סטנדרטיים. לדבריו, זו בדיוק הקבוצה שבה סביר שהפתרון כבר מופיע בספרות. לכן חלק ניכר מה"פתרונות" הוא למעשה חיפוש ספרות משופר.
שנית, Lean בודק לוגיקה, לא משמעות. הוא מוודא שכל צעד נובע מקודמו. עם זאת, הוא אינו בודק שהניסוח הפורמלי תואם את הבעיה שמתמטיקאים רצו לפתור. גם החשיבות והחידוש של התוצאה נשארים בידי בני אדם.
שלישית, הודעת חברה אינה מאמר שפיט. התוצאות הבולטות של 2026 מופיעות כטרום־דפוס או במאגר של החברה. עם זאת, במקרים הבולטים מתמטיקאים מובילים בדקו את ההוכחות ואישרו אותן. מנגד, בלום אמר ל־Physics World שהבינה המלאכותית מצליחה בתחומים מסוימים יותר מאחרים. לדבריו, בתורת הקטגוריות היא "לא עשתה שום דבר מעניין".
שאלות ותשובות
מה הן בעיות ארדוש?
אלה יותר מאלף שאלות שהציג פול ארדוש, בעיקר בקומבינטוריקה ובתורת המספרים. חלקן מפורסמות וקשות מאוד, ואחרות כמעט נשכחו. האתר erdosproblems.com, שמנהל תומס בלום, עוקב אחרי מצבן.
האם הבינה המלאכותית פתרה בעיות לבד?
במקרים מסוימים, כמו בעיה 728 והדוגמה הנגדית ממאי, התרומה המרכזית הגיעה מהמודל. בכל המקרים נדרשו בני אדם כדי לבדוק, לפשט ולהסביר את ההוכחה. בחלק מהמקרים המודל רק איתר פתרון שכבר היה קיים.
מה התפקיד של Lean?
Lean היא שפת תכנות שבה מחשב בודק כל צעד בהוכחה. כך אפשר לאמת הוכחות ארוכות של מכונה במהירות. עם זאת, היא אינה מוודאת שהניסוח הפורמלי נכון או שהתוצאה חשובה.
האם התוצאות פורסמו בכתבי עת?
התוצאות הבולטות של 2026 פורסמו כטרום־דפוס ב־arXiv או במאגר של OpenAI. הן עדיין לא עברו ביקורת עמיתים בכתב עת. הודעות החברה אינן תחליף לתהליך הזה.
מקורות
- טרנס טאו: תרומות בינה מלאכותית לבעיות ארדוש (GitHub)
- Donald Knuth, Claude's Cycles
- Primitive sets and von Mangoldt chains: Erdős Problem #1196 and beyond, arXiv:2605.00301
- Remarks on the disproof of the unit distance conjecture, arXiv:2605.20695
- Will Sawin, arXiv:2605.20579
- SiliconANGLE על עשר התוצאות של Astra, 2 באוגוסט 2026
- Quanta Magazine: Why the Legendary Erdős Problems Are Falling to AI, 3 באוגוסט 2026
- Scientific American על השחרור של 6 באוקטובר 2026
- תומס בלום: Erdős problems in the OpenAI proofs, 8 באוקטובר 2026
- הצהרת AHM בבלוג של טרנס טאו, 7 באוקטובר 2026
- Physics World על הוויכוח סביב בעיות ארדוש, מאי 2026
- TechCrunch על הטענה של OpenAI מאוקטובר 2025
עוד בנושא באתר הידען
- בינה מלאכותית מסייעת לפתור בעיות מתמטיות פתוחות, בהן בעיית ארדוש בת 60 שנה
- האם GPT-6 Astra של OpenAI כבר הגיע לבינה מלאכותית כללית?
- חוקרים הוכיחו השערה ותיקה בגיאומטריה קומבינטורית
- פרס וולף במתמטיקה לשנת 2026 לשני חוקרים מישראל: דוד קשדן ויוסף ברנשטיין
- עתיד הבינה המלאכותית: ״החלק המסובך זה אנחנו, זה בני אדם״