OpenAI i Anthropic twierdzą, że ich modele obaliły hipotezę czasu wykładniczego. Teoretycy sprawdzają dowody

OpenAI ogłosiło, że jego model obalił hipotezę czasu wykładniczego (Exponential Time Hypothesis, ETH), jedno z trwałych założeń informatyki teoretycznej. Według TechCrunch w ślad za tym Anthropic opublikowało własne obalenie tej samej hipotezy. Żaden z wyników nie został jeszcze potwierdzony przez niezależnych badaczy.

Czym jest hipoteza ETH

ETH jest związana z pytaniem P kontra NP. Według TechCrunch głosi, że pewna klasa trudnych łamigłówek logicznych wymaga wykładniczo więcej czasu wraz ze wzrostem liczby zmiennych. Laboratoria twierdzą, że ich modele znalazły algorytmy rozwiązujące te łamigłówki w czasie podwykładniczym.

Jeśli te twierdzenia się utrzymają, ETH zostaje obalona, a według TechCrunch może to otwierać drogę do algorytmów w stylu P = NP. Wiele prac z ostatniej dekady opiera się na ETH, więc w razie potwierdzenia trzeba by je ponownie przeanalizować.

Spór o pierwszeństwo

Matematyk z Anthropic Levent Alpöge zasugerował, że rozwiązania OpenAI korzystały z wcześniejszych, istniejących prac. Kilka godzin później Anthropic opublikowało własne obalenie ETH.

Dwie firmy twierdzą więc, że ich modele doszły do obalenia ETH. Na razie nie wiadomo, jak te dwa podejścia mają się do siebie, a ocena należy do badaczy.

Jak wygląda weryfikacja

OpenAI podzieliło publikację według dziedzin. Matematycy dostali prace na GitHubie. Informatycy utworzyli grupę roboczą, poprosili o upublicznienie dowodów i o to, by OpenAI sfinansowało konferencję. Fizycy mają własną grupę, która zdecyduje o sposobie ujawnienia ich wyniku.

Odpowiedź informatyków koordynuje profesor Ryan Williams z MIT, razem z Impagliazzo i Paturim, którzy w 1999 roku opublikowali ETH. Wystosowali list otwarty, w którym proszą społeczność o uwagi i dyskusję o normach dotyczących wkładu AI. Williams wcześniej nazwał zalew dowodów od OpenAI „atakiem DDOS na matematyków”, mimo to zgodził się współpracować.

Każdy informatyk powinien chyba nadać nieco większą wagę wiarygodności P = NP, choć u każdego ta waga może być inna. - Ryan Williams, profesor MIT

Ostrożność ekspertów

Williams powiedział, że w dowodzie są „dwie lub trzy obco wyglądające części”, które przekonały go, że społeczność musi nad nim pracować wspólnie. Nie sądzi też, by znaleziony algorytm mógł być najlepszym możliwym. Według niego AI „zmusza ludzi do większej ambicji”, ale martwi go także kwestia kształcenia kolejnego pokolenia naukowców.

Williams zapytał Dana Robertsa, który kieruje pracami naukowymi w OpenAI, czy wynik wpływa na jakieś systemy kryptograficzne. Według Williamsa OpenAI podobno to sprawdziło i było „dość pewne”, że wynik nie oznacza złamania żadnych systemów.

Co dalej

Najbliższe tygodnie pokażą, czy obalenie ETH przetrwa niezależną analizę. Dla polskich czytelników to przede wszystkim sygnał, że laboratoria AI zaczynają publikować wyniki z zakresu matematyki i informatyki teoretycznej szybciej, niż społeczność naukowa zdąży je sprawdzić.