Laboratoarele de frontieră din domeniul inteligenței artificiale susțin că modelele lor au infirmat una dintre cele mai rezistente presupuneri din informatică. OpenAI a publicat soluții pentru trei probleme celebre de matematică, iar una dintre ele respinge Ipoteza Timpului Exponențial. Anunțul a stârnit entuziasm și scepticism în comunitatea științifică, iar reacțiile vin rapid din zona de știri AI și din presa tech internațională.

Ce a publicat OpenAI și cum a răspuns Anthropic

OpenAI a făcut publice soluțiile pentru trei probleme de matematică ce i-au preocupat mult timp pe cercetători. Una dintre ele reprezintă o respingere surprinzătoare a Ipotezei Timpului Exponențial, presupunere care influențează major felul în care înțelegem ce este greu de calculat. Ca și la publicările anterioare de demonstrații, comunitățile științifice au reacționat amestecat, cu entuziasm și cu rezerve exprimate public.

Matematicianul Anthropic Levent Alpöge a sugerat că soluțiile OpenAI s-ar baza pe lucrări deja existente în literatură. La câteva ore după această reacție, Anthropic a publicat propria infirmare a Ipotezei Timpului Exponențial. De data aceasta, OpenAI și-a structurat diferit lansările pentru fiecare dintre cele trei discipline implicate în cele trei probleme rezolvate.

Matematicienii au primit lucrările publicate pe GitHub, într-un format direct și verificabil de comunitate. Informaticienii au format un grup de lucru, au cerut ca demonstrațiile să fie făcute publice și au solicitat ca OpenAI să finanțeze o conferință dedicată discuției lor. Fizicienii au format la rândul lor un grup de lucru care va stabili modul în care va fi publicat rezultatul lor.

Cine verifică demonstrația: profesorul MIT și autorii ipotezei

Profesorul MIT Ryan Williams este informaticianul care organizează răspunsul domeniului la noua descoperire. Munca sa se concentrează pe întrebări de complexitate computațională, iar în trecut a criticat metoda OpenAI, numind o publicare anterioară de demonstrații din octombrie un atac de tip blocare a comunității matematicienilor. Acum a acceptat să colaboreze cu laboratoarele de frontieră pentru a sprijini idei esențiale pentru domeniu.

Laboratorul i-a cerut să ajute la interpretarea soluției, alături de informaticienii Russell Impagliazzo și Ramamohan Paturi de la UC San Diego, cei care au publicat prima oară ipoteza în 1999. Primul lor pas a fost publicarea unei scrisori deschise prin care cer feedback de la oamenii de știință interesați de aceste probleme. Scrisoarea deschide și o discuție despre normele privind contribuțiile inteligenței artificiale la munca științifică.

Williams spune că unele părți ale demonstrației OpenAI pot fi descrise drept rutină, dar două sau trei pasaje arată straniu, aproape nepământean. Tocmai aceste pasaje l-au convins că întreaga comunitate trebuie să lucreze împreună la verificare. El a declarat pentru TechCrunch că aceste secvențe neobișnuite merită analizate colectiv, de specialiști din mai multe direcții de cercetare.

P versus NP pe înțelesul tuturor: jocul Sudoku și codurile secrete

Ipoteza Timpului Exponențial face parte din clasa mai largă de probleme cunoscută drept P versus NP, care preocupă informatica și multe alte domenii de decenii întregi. Simplificat, cercetătorii încearcă să afle dacă orice problemă a cărei soluție se verifică ușor poate fi și rezolvată ușor. Exemplul clasic este jocul Sudoku: odată ce ai o soluție completată, o verifici rapid, dar găsirea ei cere mult timp și multe încercări.

Aceeași logică apare într-o serie de probleme importante și stă la baza sistemelor criptografice moderne. Când ai cheia unui mesaj codificat, îl poți dezvălui imediat, dar spargerea unui cod bun fără cheie durează prea mult pentru a fi utilă. Oamenii de știință nu au demonstrat însă până acum dacă această regulă este mereu adevărată, iar miza unei demonstrații este uriașă pentru securitatea digitală.

Williams explică faptul că ecuația P egal NP ar însemna că poți nu doar să verifici soluțiile Sudoku atunci când există, ci să le și generezi direct și rapid. Afirmația s-ar aplica fiecărei probleme care se verifică rapid: dacă o verifici repede, o și rezolvi repede. Ideea pare prea frumoasă pentru a fi adevărată, motiv pentru care majoritatea cercetătorilor pornesc de la presupunerea că P este diferit de NP.

Ipoteza Timpului Exponențial oferea un sprijin pentru această intuiție dominantă: și cel mai rapid algoritm are nevoie de un timp exponențial mai mare pentru a găsi soluția, pe măsură ce crește numărul de variabile într-o clasă de probleme logice dificile. Afirmațiile OpenAI și Anthropic sunt că modelele lor au găsit algoritmi care rezolvă aceste probleme în timp subexponențial, adică mai repede decât se credea posibil.

Dacă aceste rezultate se confirmă, ele pot infirma ipoteza în sensul științific al termenului și pot deschide o cale către algoritmi care apropie perspectiva P egal NP. Williams consideră că fiecare informatician ar trebui să acorde acum o probabilitate mai mare scenariului P egal NP, chiar dacă ponderile diferă de la un cercetător la altul. El adaugă că intuițiile domeniului despre dificultatea problemelor NP grele sunt puse acum sub semnul întrebării.

Profesorul MIT crede totodată că acesta nu este probabil răspunsul final al domeniului. În opinia sa, algoritmul OpenAI cu greu poate fi cel mai bun algoritm posibil în această clasă de probleme. Cu alte cuvinte, chiar și dincolo de infirmarea anunțată, comunitatea se așteaptă la algoritmi și mai rapizi, descoperiți prin verificare colectivă și prin muncă suplimentară de optimizare.

Ce urmează: lucrări de rescris și întrebări de securitate

Ipoteza a rezistat atât de mult încât a fost inclusă în multe lucrări științifice publicate în ultimul deceniu. Toate aceste lucrări vor trebui reanalizate dacă afirmațiile laboratoarelor de inteligență artificială se dovedesc corecte. Din acest motiv, Williams a insistat ca OpenAI să sprijine o conferință pe subiect, pentru ca cercetătorii afectați să stabilească împreună ce urmează după înțelegerea algoritmilor.

Dincolo de discuția științifică, apar întrebări de securitate cibernetică ce nu pot aștepta finalul verificării. Williams spune că un algoritm îmbunătățit poate însemna că sistemele criptografice bazate pe chei de anumite dimensiuni ar putea fi considerate compromise. Miza practică este directă: lungimile de cheie considerate sigure până acum ar putea avea nevoie de reevaluare rapidă.

Sursă: TechCrunch | Geek Chronicles