Штучний інтелект уперше зробив ключовий внесок у квантову теорію складності, допомігши довести межі ампліфікації в системах QMA.

Автори дослідження, Скотт Ааронсон (Університет Техасу в Остіні) та Фрік Віттевен (CWI Amsterdam), поставили питання: наскільки методи «чорної скриньки» можуть знизити похибки у квантовому аналозі класу NP — QMA? У цій моделі Мерлін надсилає квантове свідчення, а Артур перевіряє його за допомогою квантового алгоритму. Ключові параметри — повнота (ймовірність прийняти правильний доказ) та несуперечливість (ймовірність прийняти хибний).

Завдяки технікам ампліфікації ці величини можна покращувати, повторюючи перевірки. Було відомо, що повнота може наближатися до одиниці з подвійною експоненційною швидкістю, але чи можливо перевершити цей поріг — залишалося відкритим. Спроби вчених зайшли у глухий кут, і саме тут до роботи долучили GPT-5. «Зараз, у вересні 2025 року, я готовий повідомити, що ШІ нарешті розпочав виконання того, що, з мого досвіду, є найтиповішим людським з усіх видів інтелектуальної діяльності: а саме, до доведення розподілу оракулів між класами квантової складності», — написав Ааронсон у своєму блозі.

Після кількох невдалих ітерацій GPT-5 запропонувала просту математичну переформуляцію, яка дозволила застосувати інструменти апроксимаційної теорії. Це дало змогу показати: повнота не може перевищити подвійної експоненціальної близькості до 1, а несуперечливість не може знижуватися швидше, ніж експоненційно. Отже, межі ампліфікації в QMA є фундаментальними.

Дослідження залишає відкритим головне питання — чи збігаються класи QMA та QMA1, однак воно знаменує важливий етап: ШІ більше не обмежується генерацією текстів чи коду, а долучається до відкриттів у фундаментальній математиці.