OpenAI представила три заявлені наукові результати — The Verge
Компанія OpenAI оголосила про три заявлені наукові результати у математиці, комп’ютерних науках і фізиці. Вона повідомила, що до розгляду робіт із комп’ютерних наук і фізики залучать групи зовнішніх фахівців, а матеріали щодо математичної задачі вирішили одразу оприлюднити для вивчення дослідниками, повідомляє The Verge.
Гіпотеза про експоненційний час
OpenAI стверджує, що її робота з комп’ютерних наук спростовує гіпотезу про експоненційний час (ETH), яку широко вважали правильною. У матеріалі йдеться про детермінований алгоритм, здатний точно підраховувати кількість задовільних присвоєнь для CNF-формул фіксованої ширини за субекспоненційний час і з поліноміальним обсягом пам’яті. Випадок задачі 3-SAT, за заявою компанії, спростовує ETH.
Перевіркою та поясненням доказу має зайнятися незалежна група науковців на чолі з Расселом Імпальяццо, Рамамоханом Патурі та Раяном Вільямсом. Імпальяццо і Патурі входили до групи, що запропонувала ETH у 1999 році. OpenAI опублікувала опис роботи та формалізований у Lean доказ на GitHub.
Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News.
Математика і фізика
У математиці компанія заявила, що її модель створила доказ гіпотези про локальне згладжування для евклідового хвильового рівняння в усіх вимірах. За твердженням OpenAI, це також розв’язує гіпотези Какеї та обмежувальну гіпотезу Стейна в усіх вимірах. Компанія виклала безпосередньо результати роботи моделі, щоб дослідники могли самостійно розібрати їх і підготувати пояснення.
Щодо фізики OpenAI повідомила про математично строгий доказ існування певних взаємодіючих квантових теорій поля з калібрувальними полями та ферміонами у чотирьох вимірах, зокрема для квантової хромодинаміки та уніфікованого завершення Стандартної моделі. Повні матеріали з цієї роботи поки не оприлюднили. Їх розглядатиме група під керівництвом Девіда Ґросса, до якої мають увійти Майкл Дуглас, Артур Джаффе, Ігор Клебанов і Нікіта Некрасов.
Рекомендації науковців
Консультативна математична панель AGMAI, створена OpenAI, рекомендувала ШІ-компаніям не обирати окремих людей для першочергового доступу до результатів. Серед ризиків такого підходу вона назвала нерівний доступ, запозичену репутацію та упереджений добір. Натомість панель запропонувала публікувати результати у наукових репозиторіях, додавати формалізовані в Lean докази, відомості про відбір задач і фінансування для фахівців, які аналізуватимуть отримані результати.
