Külső szakértők ellenőrzik az OpenAI modelljeinek három tudományos bizonyítását
Az OpenAI szerint belső mesterségesintelligencia-modelljei három, eddig nyitott tudományos kérdéshez kapcsolódó bizonyítást készítettek matematikai, informatikai és fizikai területen. A vállalat ezeket egyelőre nem kész, lezárt eredményként kezeli, hanem olyan nyers kutatási anyagként, amelynek helyességét és jelentőségét szakértőknek kell megítélniük. Ezért külső kutatókat kért fel az úgynevezett „gondozói” szerepre; közöttük Nobel-díjas szakember is van.
A matematikai és informatikai bizonyításokat Lean nyelvre is átültették. Ez lehetővé teszi, hogy a számítógép ellenőrizze a bizonyítás egyes lépéseit, de önmagában nem garantálja, hogy a formálisan leírt állítás valóban az eredeti tudományos problémát ragadja meg. A szakértőknek ezért nemcsak a technikai levezetést, hanem az állítás értelmezését is vizsgálniuk kell.
Az informatikai eredmény az Exponential Time Hypothesishez, vagyis az exponenciális időhipotézishez kapcsolódik. Ez a Boolean satisfiability problem, röviden SAT nehézségéről szól: arról, hogy egy logikai képlet változóinak igaz vagy hamis értéket adva teljesíthetővé tehető-e a képlet. Az OpenAI állítása szerint a modell megmutatta, hogy az ETH téves. Ha ezt a külső ellenőrzés megerősíti, az alapjaiban érintené a komplexitáselméletet, és több száz, gráfelméleti, számítógépes biológiai, adatbázis- és számítási geometriai tanulmány következtetéseit kellene újraértékelni. Az eredmények nem válnának automatikusan hamissá, de elveszítenék egyik fontos elméleti alapjukat. A gyakorlati algoritmusok gyorsulása ettől még nem lenne azonnali vagy biztos.
Folytasd az appban — szavazz és szólj hozzá ➔