Eine mathematische Herausforderung, die als ungelöst galt, hat bereits vor 22 Jahren eine Lösung gefunden. Kürzlich gelang es dem neuesten KI-Modell von OpenAI, GPT-5Pro, durch einen Screenshot der Frage, den Beweis des Erdős-Problems Nr. 339 aus dem Jahr 2003 zu identifizieren. Diese Entdeckung überraschte die Mathematikwelt.
Das Erdős-Problem Nr. 339 wurde von dem berühmten Mathematiker Paul Erdős formuliert und gehört zu den klassischen Problemen der Zahlentheorie. Das zentrale Thema ist, ob es möglich ist, dass die Menge der ganzen Zahlen, die sich als Summe von r verschiedenen Elementen aus einer Menge A natürlicher Zahlen ergeben, eine positive untere Dichte besitzt. Dieses Problem galt lange Zeit als ungelöstes mathematisches Rätsel und zog die Aufmerksamkeit zahlreicher Mathematiker auf sich.
Doch neue Forschungen zeigen, dass die Antwort auf dieses Problem bereits 2003 in einer Arbeit von Hegyvari, Hennecart und Plagne bewiesen worden war. GPT-5Pro identifizierte durch Analyse des Screenshot dieser Frage diese entscheidende Publikation und enthüllte damit die Lösung. Diese Fähigkeit macht GPT-5Pro nicht nur zum Aktenkundigen der Wissenschaft, sondern bietet auch Forschern ein neues Werkzeug, um die mathematische Forschung zu beschleunigen.
Diese Entdeckung löste im Internet heftige Diskussionen aus. Einige Nutzer begannen, andere mathematische Probleme zu diskutieren, wie beispielsweise das Waring-Problem, erkannten jedoch schnell, dass sie sich von dem strengen Charakter des Erdős-Problems Nr. 339 unterscheiden, und letztendlich beeinflussten sie nicht das Ergebnis des ursprünglichen Problems. Experten beginnen, die bemerkenswerte Effizienz von GPT-5Pro bei der Überprüfung wissenschaftlicher Literatur zu beachten, und glauben, dass dies die Entwicklung der Wissenschaft enorm voranbringen könnte.
Viele Mathematiker betonten, dass die Nutzung von KI-Technologie bei der Forschung helfen könne, schneller zu Antworten zu kommen und unnötige Forschungszeit zu sparen. Dies ist nicht nur ein Fortschritt in der Technik, sondern zeigt auch ein allgemeines Problem in der akademischen Forschung auf: Vielzahl der veröffentlichten Arbeiten können aufgrund von Schwierigkeiten beim Informationsabruf vergessen oder übersehen werden.
Die Bedeutung dieses Vorfalls liegt nicht nur darin, dass eine verlorene Antwort gefunden wurde, sondern auch darin, dass die einzigartige Wertstellung von KI in der akademischen Forschung gezeigt wird. Mit der exponentiellen Zunahme der akademischen Literatur sind traditionelle Methoden zur Literaturrecherche immer weniger in der Lage, mit der riesigen Informationsmenge umzugehen. KI-Tools wie GPT-5Pro können schnell relevante Literatur filtern und lokalisieren, Forschern helfen, redundanten Forschung zu vermeiden und sich auf wirklich ungelöste Probleme zu konzentrieren.
