สะเทือนวงการ AI ทั้งโลก OpenAI ใช้ Agent กว่าหมื่นตัว แก้โจทย์คณิตที่ไม่มีใครแก้ได้มา 90 ปี ในเพียงเวลา 88 ชั่วโมง

วันที่ 8 กันยายน 2569 OpenAI ได้สร้างแรงกระเทือนครั้งใหญ่ให้กับทั้งวงการเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์ ด้วยการประกาศว่าระบบ AI ภายในของบริษัทสามารถแก้โจทย์ Navier-Stokes existence and smoothness ได้สำเร็จ

นี่คือ 1 ใน 7 โจทย์ระดับตำนานอย่าง Millennium Prize Problems ที่สถาบัน Clay Mathematics Institute ตั้งค่าหัวไว้ตั้งแต่ปี 2000 ข้อละ 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ตลอด 26 ปีที่ผ่านมา มีมนุษย์พิสูจน์สำเร็จเพียงข้อเดียวคือ Poincaré Conjecture โดย Grigori Perelman ในปี 2003 (ซึ่งเขาก็ปฏิเสธที่จะรับเงินรางวัล)

แต่สำหรับ Navier-Stokes นี่คือปริศนาที่ค้างคาใจมนุษยชาตินับตั้งแต่ยุค 1930 หรือเกือบ 90 ปีที่แล้ว ที่ไม่มีใครตอบได้ จนกระทั่งฝูง AI agent ของ OpenAI ใช้เวลาเพียง 88 ชั่วโมง ในการหาคำตอบที่มนุษย์หาไม่เจอมาเกือบศตวรรษ

Navier-Stokes คืออะไร? และทำไมการตอบคำถามนี้ได้ถึงสำคัญ

สมการ Navier-Stokes เป็นรากฐานสำคัญของฟิสิกส์ร่วมสมัย ตั้งชื่อตาม Claude-Louis Navier และ George Gabriel Stokes ใช้อธิบายการเคลื่อนที่ของ ‘ของไหล’ ทั้งหมดบนโลก ไม่ว่าจะเป็นกระแสลม การไหลของน้ำ ไปจนถึงการสูบฉีดเลือดในเส้นเลือด สมการนี้คือหัวใจหลักในการออกแบบเครื่องบิน พยากรณ์อากาศ และเวชศาสตร์การแพทย์

สถาบัน Clay Mathematics Institute ได้ตั้งโจทย์ทางการของ Navier-Stokes ในพื้นที่ 3 มิติ ไว้ 4 ข้อย่อย (A, B, C, D) โดยข้อที่ AI ของ OpenAI แก้ได้ตรงกับ ข้อ C (Breakdown of Navier-Stokes Solutions on R3)

ถอดรหัสโจทย์ในภาษาง่าย ๆ คือ คำว่า Smooth หมายถึง กระแสน้ำไหลนุ่มนวล ไม่มีการกระชากหรือการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วระดับที่หาค่าไม่ได้

โจทย์นี้กำลังถามว่า "เป็นไปได้ไหมที่เราเริ่มจากของไหลที่นิ่งและเรียบสนิท แล้วส่งแรงดันแบบนุ่มนวลเข้าไป แต่จู่ ๆ ของไหลกลับเกิดอาการสติแตก หรือ Singularity จนความเร็วพุ่งขึ้นเป็นอนันต์ (Infinity) ในช่วงเวลาอันสั้น?"

หากเกิด Singularity ขึ้นจริง จะหมายความว่าสมการที่เราใช้ทฤษฎีอธิบายการไหลของน้ำและลมมานับร้อยปีนั้นพังทลายลง เพราะในความเป็นจริง ของไหลไม่มีทางเคลื่อนที่เร็วเป็นอนันต์ได้ และต้องเปลี่ยนไปติดตามพฤติกรรมของอนุภาคทีละตัวแทน

สิ่งที่ AI ค้นพบ คือ กระแสน้ำวนที่บิดเบี้ยวจนไร้ขีดจำกัด

สิ่งที่ agent ของ OpenAI พิสูจน์ได้คือ ของไหลที่เริ่มต้นนิ่งสนิทและเรียบสมบูรณ์แบบ เมื่อมีแรงกระทำแบบเรียบ ๆ เข้าไป สามารถพัฒนาเป็น singularity ได้จริงภายในเวลาจำกัด โดยพลังงานของระบบยังคงมีค่าจำกัดตลอดกระบวนการ ไม่ใช่การใส่แรงไม่จำกัดเข้าไปตรง ๆ

ภาพที่เกิดขึ้นคือ vortex หรือกระแสน้ำวนที่หมุนบิดเข้าหาศูนย์กลาง แล้วยืดตัวออกเหมือนเส้นสปาเก็ตตี้ พื้นที่ตรงกลางจะหดตัวลงเรื่อย ๆ พร้อมกับหมุนเร็วขึ้นเรื่อย ๆ ความยากทางเทคนิคอยู่ที่ตัวแปรในสมการ ทั้งความเร่ง แรงดัน การถ่ายเทโมเมนตัม และความหนืด ต้องโตขึ้นพร้อมกันแต่หักล้างกันในจังหวะที่แม่นยำพอดี 

ผลลัพธ์คือแรงภายนอกยังเรียบอยู่ ทั้งที่ความเร็วของของไหลพุ่งไม่มีขีดจำกัด นี่คือคำตอบที่ตรงกับข้อ C ในโจทย์ทางการของ Clay Mathematics Institute พอดี

AI แก้โจทย์นี้ได้อย่างไร

เบื้องหลังความสำเร็จครั้งนี้ ไม่ใช่เรื่องของ AI อัจฉริยะเพียงตัวเดียวที่นั่งคิดโจทย์อยู่เงียบ ๆ แต่คือการทำงานของกองทัพ AI Agent นับหมื่นตัว ที่ช่วยกันระดมสมองและสู้กับโจทย์นี้ตลอด 88 ชั่วโมง

จุดเริ่มต้นต้องย้อนไปในวันที่ 28 สิงหาคม 2569 เมื่อ OpenAI เริ่มทดสอบโมเดลรุ่นใหม่ภายในบริษัท ผลปรากฏว่ามันทำคะแนนด้านคณิตศาสตร์ได้ดีเกินคาด จนกระทั่งวันที่ 1 กันยายน มีข่าวลือหนาหูว่ามีนักวิจัยแก้โจทย์ Millennium Prize ได้สำเร็จถึง 2 ข้อ ทีมงาน OpenAI จึงเกิดไอเดียแปลก คือ ปล่อยให้ AI Agent ลองไล่แก้โจทย์ Millennium Prize ที่เหลือทั้งหมดดูบ้าง

ระหว่างที่ปล่อยให้ Agent กระจายกำลังไปลุยโจทย์ยาก ๆ ก็เกิดจุดพลิกผันสำคัญขึ้น เมื่อ Agent กลุ่มเล็ก ๆ ประมาณ 100 ตัว ใช้เวลา 50 ชั่วโมงไปไขโจทย์ Euler equations ได้สำเร็จ ซึ่งสมการ Euler นี้เปรียบเหมือนแฝดคนละฝา ของ Navier-Stokes แค่ตัดเรื่องความหนืดของเหลวออกไป

เมื่อเห็นสัญญาณชี้ชัดว่ามาถูกทาง ทีมงานไม่รอช้า ตัดสินใจเทหมดตัก ทุ่มกำลังคอมพิวเตอร์ทั้งหมดมาที่โจทย์ Navier-Stokes ทันที โดยเอาคำตอบของ Euler equations ที่เพิ่งได้มา ป้อนเป็นจุดตั้งต้นให้ฝูง Agent ชุดใหม่ใช้ลุยต่อ

กลยุทธ์การทำงานของฝูง Agent คือ ทีมงานไม่ได้สั่งให้ทุกคนคิดไปในทางเดียวกัน แต่ใช้วิธีแบ่งกลุ่มถกเถียง

กลุ่ม A: ให้พยายามหาทางพิสูจน์ว่า คำตอบที่เรียบสม่ำเสมอมีอยู่จริง
กลุ่ม B: ให้พยายามพิสูจน์ในทางตรงกันข้ามว่า มันต้องเกิด Singularity หรือการระเบิดแน่นอน

เมื่อแต่ละกลุ่มลุยไปได้พักใหญ่ ทีมงานจะใช้ Codex ดึงเอาข้อมูลเชิงลึกที่ดีที่สุดจากแต่ละฝั่งมารวมกัน คล้ายกับการกลั่นเอาบทสรุปของการถกเถียง แล้วส่งกลับไปให้ Agent กลุ่มหลักนำไปเดินหน้าต่อ

ในที่สุด ความพยายามก็สัมฤทธิ์ผลในวันเสาร์ที่ 5 กันยายน Agent กลุ่มหลักสามารถปลดล็อกคำตอบได้สำเร็จ หลังเวลาผ่านไป 88 ชั่วโมง นับจากปล่อย Agent ชุดแรก

และหลังจากไขโจทย์ได้ AI ยังใช้เวลาอีก 17 ชั่วโมง โดยให้โมเดล GPT-6 Astra ทำหน้าที่แปลงบทพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ทั้งหมด ให้กลายเป็น ภาษา Lean ซึ่งเป็นระบบภาษาคอมพิวเตอร์ที่ใช้ตรวจสอบความถูกต้องทางคณิตศาสตร์ เพื่อยืนยันว่าคำตอบนี้ ถูกต้อง 100% แบบไม่มีข้อโต้แย้ง

เบื้องหลังชัยชนะครั้งนี้ คือตัวเลขการประมวลผลอันมหาศาล ตลอดทั้งโปรเจกต์มีข้อความที่เหล่า Agent คุยและถกเถียงกันเองสูงถึง 4.9 ล้านข้อความ และใช้ Output Tokens ไปมากถึง 300,000 ล้าน Tokens โดยเฉพาะแค่งานแก้โจทย์ Navier-Stokes อย่างเดียว ก็กินพลังงานไปกว่า 2.7 ล้านข้อความ และ 130,000 ล้าน Tokens ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่านี่คือชัยชนะของการทำงานร่วมกันของ AI ในระดับที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนบนโลก

อ้างอิง: forbes 

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

AI จะช่วยประเทศกำลังพัฒนาไล่ทัน หรือทิ้งให้ห่างกว่าเดิม? สรุปวงเสวนา IMF ว่าด้วยเทคโนโลยีกับความมั่งคั่งของประเทศเกิดใหม่

ทำไม 18 เดือนข้างหน้าถึงเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของ AI โลก? สรุปประเด็นร้อนจากวงเสวนา IMF 2026 เรื่องนโยบายและเทคโนโลยีที่จะตัดสินว่า AI จะช่วยลดความเหลื่อมล้ำ หรือทิ้งประเทศกำลังพัฒนาไ...

Responsive image

สรุปวงเสวนารับมือมิจฉาชีพยุค AI คนในอาเซียน 72% ดูมิจฉาชีพออก แต่พร้อมรับมือจริงแค่ 16%

วงเสวนาบนเวที SICW 2026 ชี้ว่า AI ทำให้การหลอกลวงมีต้นทุนถูกลง ตั้งแต่ Deepfake นายกฯ สิงคโปร์ถึงคนที่เชื่อว่าคุยกับ Elon Musk ทางออกคือหยุดมิจฉาชีพตั้งแต่ต้นน้ำ ไม่ใช่รอให้เหยื่อร...

Responsive image

สรุปแนวคิด AI จาก Grab: ถ้า AI ไม่ช่วยเสริมสร้างกิจการของพาร์ทเนอร์ ก็ไม่ใช่สิ่งที่ Grab ให้ความสำคัญ

ถอดแนวคิดพัฒนา AI ของ Anthony Tan CEO Grab จากงาน CNN Global Perspectives เผยกลยุทธ์การนำ AI มาช่วยยกระดับรายได้คนขับและร้านค้า พร้อมบทเรียนการปรับตัวของคนทำงาน...