OpenAI och Anthropic säger att algoritmer som deras modeller har tagit fram motbevisar hypotesen om exponentiell tid (ETH), ett långvarigt antagande om hur snabbt datorer kan lösa vissa problem. Påståendena har fått datavetare att granska bevisen och vad de kan innebära för forskningsområdet.
Datavetaren Ryan Williams vid MIT hjälper till att organisera datavetarnas arbete med frågan. Tillsammans med forskarna Russell Impagliazzo och Ramamohan Paturi vid UC San Diego, som först publicerade ETH 1999, har han publicerat ett öppet brev där de efterlyser återkoppling från forskare och en diskussion om normer för AI-bidrag till forskning. Williams sade till TechCrunch att delar av OpenAI:s bevis verkade rutinmässiga, medan två eller tre avsnitt såg så ovanliga ut att hela forskarsamhället borde granska dem.
ETH säger att även de snabbaste algoritmerna behöver exponentiellt mer tid när antalet variabler ökar, för en viss klass av svåra logikpussel. OpenAI och Anthropic hävdar att deras modeller hittat algoritmer som löser sådana pussel på subexponentiell tid. Om resultaten håller för granskning kan de utmana ETH och påverka forskning som bygger på hypotesen. De visar inte i sig att P = NP.
Williams sade att OpenAI kontrollerat om resultatet påverkar kryptografiska system och var rimligt säkra på att det inte innebar några systembrott. Han sade också att algoritmerna kanske inte är de bästa möjliga. Datavetare diskuterar nu hur arbetet ska granskas och hur antaganden som bygger på ETH ska omprövas.
Kommentarer
0Inga kommentarer ännu. Skriv den första.