OpenAI и Anthropic заявили, что их ИИ-модели опровергли гипотезу экспоненциального времени
Американские ИИ-компании OpenAI и Anthropic сообщили, что их модели нашли алгоритмы, опровергающие давнее допущение информатики — гипотезу экспоненциального времени. Научное сообщество пока проверяет результаты.
OpenAI, американская компания в области искусственного интеллекта, создавшая ChatGPT, в понедельник опубликовала решения трёх сложных математических задач. Одно из них — неожиданное заявление об опровержении гипотезы экспоненциального времени (ETH), давнего допущения информатики, во многом определяющего представления о том, какие задачи трудно вычислить. Спустя несколько часов Anthropic выпустила собственное опровержение ETH, после того как математик Anthropic Левент Альпёге предположил, что решения OpenAI опираются на уже существующие работы.
Как OpenAI опубликовала результаты
На этот раз компания выбрала разный подход для каждой из трёх научных областей. Математики получили работу на GitHub. Специалисты по информатике создали рабочую группу, попросили сделать доказательства публичными и предложили OpenAI профинансировать конференцию для их обсуждения. Физики сформировали свою рабочую группу, которая решит, как публиковать их результат.
Ответ специалистов по информатике организует профессор Массачусетского технологического института (MIT) Райан Уильямс. Ранее он критиковал подход OpenAI, назвав публикацию доказательств в начале октября «DDOS-атакой на математиков». Теперь он согласился сотрудничать, чтобы помочь продвинуть важные для области идеи. Вместе с учёными Калифорнийского университета в Сан-Диего Расселом Импальяццо и Рамамоханом Патури, впервые опубликовавшими ETH в 1999 году, он подготовил открытое письмо с призывом к отзывам и обсуждению норм участия ИИ в научной работе.
Почему это важно
ETH связана с проблемой P против NP: можно ли любую задачу, решение которой быстро проверяется, так же быстро решить. Большинство учёных считают, что нет, и ETH поддерживала эту точку зрения, утверждая, что для определённого класса логических головоломок даже самому быстрому алгоритму требуется экспоненциально больше времени по мере роста числа переменных. Обе компании заявляют, что их модели создали алгоритмы, решающие такие головоломки за «субэкспоненциальное» время.
Уильямс считает, что это ставит под сомнение прежние представления, но сомневается, что алгоритм OpenAI — лучший из возможных. Поскольку на ETH опираются многие работы последнего десятилетия, их придётся пересматривать, если заявление подтвердится. Научный руководитель OpenAI Дэн Робертс сообщил ему, что криптосистемы проверены и взломов, по их достаточной уверенности, не следует.
