При этом окончательные выводы еще предстоит проверить независимым специалистам.
Как сообщает Наука Mail, OpenAI заявила о результатах работы экспериментальной модели Astra над десятью математическими и теоретико-информатическими проблемами. Речь идет не о решении стандартных учебных примеров, а о задачах, для которых ранее не существовало известных доказательств или требовалось существенно улучшить существующие результаты.
В OpenAI подчеркивают, что модель использовалась как инструмент исследовательской работы. При этом полученные результаты пока нельзя считать окончательно подтвержденными – полные доказательства и технические детали не представлены, а сами выводы должны пройти независимую проверку.
Одним из главных результатов стала квантовая задача
Наиболее заметным достижением называют доказательство принципа квантового параллельного повторения для любого конечного запутанного взаимодействия двух участников.
В классической теории многократное повторение игры позволяет резко уменьшить вероятность того, что участник сможет добиться успеха нечестным способом. Однако перенос этого результата на квантовые системы оказался значительно сложнее из-за запутанности и возникающих между частицами корреляций.
По данным OpenAI, Astra получила доказательство экспоненциального параллельного повторения. Если результат подтвердится, он может иметь значение для теории квантовой верификации и разработки криптографических протоколов.
Результаты могут оказаться важными для постквантовой криптографии
Еще одно направление связано с задачей о ближайшем векторе – одной из фундаментальных задач теории решеток.
Такие математические конструкции имеют практическое значение для современной криптографии. В частности, задачи на решетках используются при разработке алгоритмов, которые должны сохранять устойчивость даже после появления достаточно мощных квантовых компьютеров.
Astra, как утверждает OpenAI, получила более сильный результат, сведя задачу к известной проблеме 3SAT. Это может быть важно для исследований, связанных с декодированием и вычислительной сложностью задач на решетках.
Модель работала не только над прикладной математикой
Остальные заявленные результаты относятся преимущественно к фундаментальным направлениям математики и теоретической информатики.
В числе полученных результатов OpenAI называет улучшение границ для упаковки сфер в пространствах высокой размерности, новые нижние оценки сложности арифметических схем, результаты по гипотезе Эрхарта и многоцветным числам Рамсея, новые конструкции в теории графов, а также продвижение в вопросах, связанных с несобственными группами и гипотезой Конна о жесткости.
Для большинства этих направлений практическое применение невозможно свести к одной конкретной технологии. Однако именно такие фундаментальные результаты со временем могут становиться основой для новых методов вычислений, криптографии и анализа сложных систем.
Главный вопрос теперь не в скорости ИИ, а в правильности доказательств
Заявление OpenAI важно воспринимать с оговоркой. Получение моделью математического аргумента еще не означает, что новая теорема доказана.
В подобных исследованиях необходимо проверить каждый этап рассуждения, исключить скрытые предположения и убедиться, что вывод действительно следует из исходных условий. Особенно это важно для задач, над которыми специалисты работали годами или десятилетиями.
Кроме того, существенную роль в нынешнем исследовании сыграли люди. Они формализовали постановки задач, работали с полученными моделью результатами и подготовили материалы для дальнейшего представления научному сообществу.
Если независимые математики подтвердят заявленные доказательства, это станет гораздо более серьезным событием, чем очередная демонстрация возможностей ИИ. В таком случае искусственный интеллект выступит уже не только как инструмент поиска информации или генерации текста, но и как участник процесса получения новых фундаментальных знаний.
Андрей Лапин, ТКС.РУ
Общение: 