OpenAI ogłosiła trzy znaczące wyniki naukowe uzyskane za pomocą swoich modeli AI. Dotyczą one matematyki, informatyki i fizyki.
W dziedzinie matematyki model udowodnił hipotezę lokalnego wygładzania (local smoothing conjecture) w każdym wymiarze przestrzennym nie mniejszym niż dwa. Wynik obejmuje również hipotezy Kakeyi i oszacowania ograniczenia Steina w pełnym zakresie.
Firma opublikowała wyniki modelu bezpośrednio na GitHubie, kierując się zaleceniami ekspertów. Wcześniej hipoteza została udowodniona tylko w trzech wymiarach.
W informatyce AI obaliła hipotezę wykładniczego czasu (Exponential Time Hypothesis). Przedstawiono deterministyczny algorytm, który dokładnie zlicza przypisania spełniające dla formuł CNF o ustalonej szerokości w czasie subwykładniczym.
Weryfikacją wyniku pokieruje niezależna grupa pod przewodnictwem Russella Impagliazzo, Ramamohana Patury i Ryana Williamsa. Materiały od razu udostępniono publicznie.
W fizyce uzyskano matematycznie ścisły dowód istnienia pewnych oddziałujących kwantowych teorii pola z polami cechowania i fermionami w czterech wymiarach. Do przykładów należą chromodynamika kwantowa i jednolite uzupełnienie Modelu Standardowego.
Grupą fizyków pokieruje David Gross, w jej skład wchodzą także Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov i Nikita Niekrasow. Postanowili odłożyć pełne wydanie, aby przygotować własną interpretację.
OpenAI zaangażowała zewnętrznych naukowców jako „pasterzy” (shepherds) do pracy z wynikami. Firma zauważa, że różne podejścia do publikacji mają swoje kompromisy, w tym kwestie dostępu i asymetrii informacji.
Profesor matematyki Alex Iosevich z Uniwersytetu w Rochesterze nazwał dowód hipotezy lokalnego wygładzania historycznym rozwojem. Wyraził radość i optymizm co do potencjału AI w nauce, choć zauważył także mieszane uczucia wśród teoretyków.
Jak zmieni się proces odkryć naukowych, gdy AI zacznie proponować coraz więcej takich wyników?
