Sebastian Juul
OpenAI säger att företagets interna AI-modeller levererat matematiska bevis för tre problem som människor inte lyckats knäcka på årtionden.
Beskedet kom i ett blogginlägg från OpenAI den 26 oktober, och om påståendena håller blir det ett av de mest långtgående resultaten någonsin tillskrivna ett AI-system. Men inget av bevisen är ännu oberoende verifierat.
De tre resultaten rör helt skilda fält: ett matematiskt problem om vågor från 1991, en bärande förmodan inom teoretisk datavetenskap från 1999 och ett existensbevis i den matematiska fysiken bakom kärnkrafter. Två av bevisen är publicerade öppet, medan det tredje, det inom fysik, hålls tillbaka tills granskningsgruppen själv skrivit upp arbetet, enligt analystjänsten Data Studios.
Vad AI-modellen påstås ha löst
Det första resultatet gäller den så kallade ”local smoothing”-förmodan, formulerad av matematikern Christopher Sogge 1991. Den beskriver hur vågor jämnas ut när de sprids, och har indirekt betydelse för tekniker som MR-skanning, ljudkompression och trådlös kommunikation. Enligt en teknisk sammanställning från Unite.ai producerade OpenAI:s system ett bevis som gäller i alla dimensioner, tidigare hade matematiker bara klarat två och tre dimensioner.
Det andra resultatet motbevisar den så kallade exponentialtidshypotesen (ETH), lagd fram 1999 av Russell Impagliazzo och Ramamohan Paturi vid UC San Diego. Hypotesen har använts som grund i hundratals vetenskapliga artiklar inom algoritmdesign och komplexitetsteori. OpenAI säger att vissa centrala problem kan lösas snabbare än ETH förutsagt. P mot NP-frågan, grunden för modern kryptering, berörs däremot inte av resultatet, enligt techanalystjänsten MindStudio.
Det tredje resultatet är ett matematiskt existensbevis för Yang-Mills-teorin, den matematiska ramen bakom den starka kärnkraften. Det är en delmängd av Clay Mathematics Institutes så kallade millennieproblem, som har en prispott på en miljon dollar (cirka 9,5 miljoner kronor). OpenAI betonar själva att det inte löser hela problemet, den så kallade ”massgap”-delen återstår.
Granskningen pågår, men experterna manar till försiktighet
För varje bevis har OpenAI engagerat en separat grupp granskande forskare. Fysikgranskningen leds av fysiknobelpristagaren David Gross från 2004 tillsammans med bland andra Arthur Jaffe från Clay Mathematics Institute. Datavetenskapsresultatet granskas av Impagliazzo och Paturi själva, tillsammans med Ryan Williams från MIT.
Enligt AI Weekly beskriver OpenAI själva de utgivna texterna som ”en form av rådata från forskningen”. Granskningspanelen betonar att deras medverkan ”inte ska uppfattas som ett certifikat för påståendet”. Williams framhåller att gruppen varken skrivit under sekretessavtal eller får betalt för arbetet.
Två av bevisen, matematiken och datavetenskapen, har formaliserats i verktyget Lean, som matematiker använder för att maskinellt verifiera varje steg i ett bevis. Formaliseringen gör det möjligt för utomstående att kontrollera logiken, men den ersätter inte traditionell kollegial granskning.
OpenAI vill inte säga vilken modell
Ett påfallande drag i meddelandet är att OpenAI inte avslöjar vilken modell som ligger bakom bevisen. Företaget hänvisar enbart till ”interna modeller” som inte är tillgängliga för allmänheten. OpenAI-chefen Sam Altman har nyligen själv erkänt att AI ännu inte haft sin stora genombrottsstund hos konsumenter, men internt tycks forskningsavdelningen alltså pressa fram resultat som ligger långt bortom vad företagets publika verktyg kan.
Samtidigt donerar OpenAI 5 miljoner dollar (cirka 47 miljoner kronor) till Simons Foundation för att finansiera workshops kring AI-genererade forskningsresultat, enligt AI Weekly. För tech- och forskningsvärlden ligger nästa konkreta hållpunkt hos de tre granskningsgrupperna, som nu ska avgöra om bevisen håller måttet.
