Великая Теорема Ферма

Математики надеялись, что рассматривая карты через упрощающие линзы топологии, они сумеют постичь самую суть проблемы четырех красок. Первый успех пришел в 1925 году, когда Филип Франклин, оставив в стороне общую проблему четырех красок, сумел доказать, что для раскрашивания любой карты, содержащей не более 25 областей, требуются только четыре краски. Другие математики попытались использовать метод Франклина, и в 1926 году Рейнольдс обобщил доказательство Франклина, сумев довести число областей до 27. В 1940 году Винн распространил доказательство на карты с 35 областями, а в 1970 году Оре и Стемпл увеличили число областей до 39. Казалось, история проблемы четырех красок повторяет историю Великой теоремы Ферма: продвижение к бесконечно многим областям происходило медленно. В правильности исходной гипотезы Гатри почти не было сомнений, но до тех пор, пока не получено доказательство для общего случая, всегда оставалась возможность, что кому-нибудь все же удастся начертить карту, которая опровергнет эту гипотезу. И, действительно, в 1975 году известный популяризатор науки и многолетний ведущий раздела «Математические игры» журнала «Scientific American» Мартин Гарднер опубликовал карту, для раскрашивания которой якобы требовались пять красок. Однако номер журнала «Scientific American» вышел 1 апреля, а Гарднер был великолепно осведомлен о том, что хотя раскрасить его карту четырьмя красками довольно трудно, но отнюдь не невозможно. Возможно, вы захотите попробовать сделать это сами. Карта, о которой идет речь, изображена на рис. 28.

 Рис. 28.

Со временем становилось ясно, что традиционные подходы не позволяют преодолеть пропасть, отделяющую предложенное Оре и Стемплом доказательство для карт, содержащих не более 39 областей, от доказательства для любых карт, возможно, состоящих из бесконечно большого числа областей. И вот в 1976 году два математика из Иллинойского университета, Вольфганг Хакен и Кеннет Аппель, предложили новый метод, перевернувший традиционные представления о математическом доказательстве.

Хакен и Аппель изучили работу Генриха Хееша, утверждавшего, что из некоторого конечного числа карт, содержащих конечное число областей, можно построить бесконечное множество разнообразнейших карт. Изучение карт, составленных из таких строительных блоков, позволяет составить представление о том, как следует искать подходы к решению общей проблемы четырех красок. Основные карты можно рассматривать как эквиваленты электрона, протона и нейтрона — фундаментальных «кирпичиков», из которых построено все остальное. Хакену и Аппелю удалось свести проблему четырех красок «всего лишь» к 1482 конфигурациям, служащим теми строительными блоками, из которых можно составить любую карту. Если бы Хакен и Аппель смогли доказать, что каждый из этих строительных блоков может быть раскрашен четырьмя красками, то из этого следовало бы, что все карты также могут быть раскрашены в четыре краски.

Разумеется, проверка всех 1482 карт и перебор различных комбинаций раскраски каждой из них — задача необычайно громоздкая и трудоемкая, заведомо выходящая за рамки возможностей любой группы математиков. Даже при использовании компьютера перебор возможных вариантов мог бы затянуться на столетие. Но Хакен и Аппель не пали духом и принялись разыскивать удачные ходы и стратегии, использование которых позволило бы ускорить проверку карт и вариантов их раскрашивания. В 1975 году, через пять лет после того как они приступили к работе над проблемой четырех красок, Хакен и Аппель стали свидетелями, что компьютер не только выполняет вычисления, но и делает нечто большее, а именно привносит в работу новые идеи. Хакен и Аппель вспоминают поворотный пункт в их исследовании: «Когда мы дошли до этого пункта, программа начала удивлять нас. Первое время мы проверяли от руки все ее вычисления и могли всегда предсказать, как она будет работать в любой ситуации; но теперь она неожиданно повела себя, как шахматная машина. Программа стала выдавать составные стратегии, используя всевозможные трюки, которым она «научилась», и часто предлагаемые программой подходы оказывались более умными, чем те, которые могли предложить мы сами. Так программа стала учить нас, как действовать, чего мы от нее никак не ожидали. В каком-то смысле программа превзошла нас, ее создателей, не только в механической, но и в «интеллектуальной» части работы».