OpenAI заявила о опровержении гипотезы ETH в информатике
OpenAI опубликовала 67-страничную работу, в которой утверждается, что модель нашла способ опровергнуть гипотезу экспоненциального времени. Независимая проверка результата продолжается
Один основной источник · Как мы проверяем новости
Что произошло
OpenAI заявила, что её AI нашёл опровержение гипотезы экспоненциального времени, или ETH. Компания опубликовала 67-страничную работу, а авторы исходной гипотезы и другие специалисты начали проверять результат.
В Crypto Twitter заявление встретили шутками о падении $ETH и Vitalik Buterin. Однако речь идёт о компьютерно-научной гипотезе, а не о Ethereum.
Что утверждается в работе
Гипотеза ETH была предложена Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi и Francis Zane в 1999 году. Она касается задачи 3-SAT и утверждает, что её нельзя решать значительно быстрее перебора всех комбинаций.
В работе OpenAI описан детерминированный алгоритм, который подсчитывает все удовлетворяющие условиям решения за субэкспоненциальное время. Подсчёт решений считается более сложной задачей, чем проверка существования хотя бы одного решения.
OpenAI сообщила, что AI нашёл опровержение 16 октября, а 17 октября оно было формализовано в Lean — программном обеспечении для механической проверки логических шагов. Материалы размещены на GitHub.
Почему это важно
Сотни научных работ используют ETH, чтобы показывать невозможность быстрого решения задач в теории графов, вычислительной биологии, базах данных и геометрии. Если результат OpenAI подтвердится, он поставит под вопрос некоторые оценки сложности таких задач и может направить поиск более эффективных алгоритмов.
При этом независимые исследователи подчёркивают, что их участие не означает сертификацию заявления. OpenAI также указывает, что превращение теоретического результата в практические улучшения потребует значительных дальнейших исследований.
Что остаётся открытым
Результат не показывает, что любую задачу из класса NP можно решать за субэкспоненциальное время. Поэтому вопрос P против NP остаётся открытым: неизвестно, можно ли эффективно решать каждую задачу, для которой предложенное решение можно эффективно проверить.
В классе P находятся задачи, которые компьютеры могут эффективно решать, а в классе NP — задачи, решения которых можно эффективно проверять.
Источники
Один основной источник. Как мы проверяем новости
