Sinabi ng OpenAI na isang hindi pa inilabas, eksperimental na AI system ang nagsolba sa isa sa mga pinakakilalang hindi pa nalulutas na problema sa matematika pagkatapos magtrabaho nang magkasama ang 10,000 na agent para lamang sa 88 oras.
Ipinahayag ng kumpanya ang proposed solution sa problema ng pagkakaroon at kalinisan ng Navier-Stokes, isa sa pitong Millennium Prize Problems na may pera na $1 milyon. Ang mga ekwasyon ay naglalarawan kung paano gumagalaw ang mga likido tulad ng tubig at hangin, habang ang hindi lutas na tanong ay nagtatanong kung ang isang perpektong malinis na paggalaw ay maaaring magwakas sa pagbagsak at magproduksi ng mga bilis na lumalaki nang walang hanggan.
Sabi ng sistema ng OpenAI na kayang gawin nito. Ang patunay nito ay naglalarawan ng isang fluid vortex na nagsisilbing lalong hinihikayat at pinapalakas hanggang sa ang bilis nito ay tumataas sa finite time, kahit na ang kabuuang enerhiya ng sistema ay nananatiling finite.
Hindi makakagalaw nang walang hanggan ang mga tunay na likido ayon sa kasalukuyang pag-unawa sa pisika. Sa sapat na ekstremong iskala, ang ipinapalagay sa Navier-Stokes na ang isang likido ay maaaring tratuhin bilang isang tuloy-tuloy na pisikal na bagay ay hindi na magkakatugma sa katotohanang pisikal.
Nakuha ang resulta mula sa isang panloob na modelo na sinasabi ng OpenAI na mas malakas nang mahusay kaysa sa GPT-6 Astra (ang pinakamalalim na modelo na available sa publiko). Humigit-kumulang sa 10,000 na agent ang nagpalitan ng 2.7 milyong mensahe at nagbuo ng humigit-kumulang 130 bilyon na token habang nagtatrabaho sa Navier-Stokes, bago ang Astra ay gumastos ng karagdagang 17 oras para pormalisahin at i-check ang patunay.
Ang praktikal na epekto ng patunay mismo ay magkakaroon ng oras. Ang mga ekwasyon ng Navier-Stokes ay ginagamit sa mga larangan tulad ng disenyo ng eroplano, pagbasa ng panahon, at pananaliksik sa paggalaw ng dugo, kaya ang mas mabuting pag-unawa kung saan maaaring mabigo ang mga ekwasyon ay maaaring palakasin ang paraan kung paano nila isasagawa ang mga modelo ng mga ekstremo at turbulenteng paggalaw.
Ang mas malaking implikasyon ay ang sistema na nakakita nito. Kung libu-libo ang AI agents na makakapag-atake sa isang 90-taong-lumang matematikal na problema sa loob ng ilang araw, ang parehong pagkakasunod-sunod ay maaaring ikatuparan sa huli sa mga mahirap na problema sa agham ng materyales, enerhiya, aerospace, medisina at iba pang larangan.
Mayroon nang kontrobersiya kung paano nakuha nang independiyente ang resulta.
Ang matematiko ng NYU na si Tristan Buckmaster at ang researcher ng Anthropic na si Levent Alpöge ay hiwalay na nagtatrabaho sa isang malapit na kaugnay na problema sa dinamika ng fluid at gumamit ng mga AI tool sa kanilang pananaliksik. Ang Buckmaster ay nagtanong kung ang hindi nai-publish na trabaho na ipinasa sa mga produkto ng OpenAI ay maaaring nakaimpluwensya sa modelo ng kumpanya, sa a series of posts sa social network na Mastodon.
Sinabi ni Buckmaster na siya at si Alpöge ay nanalig ng halos isang taon sa isang hindi karaniwang paraan patungo sa problema na may malambot na panlabas na puwersa, kasama ang Codex bilang isa sa mga AI tool na ginamit nang masusing sa kanilang paggawa.
Idinagdag niya na kahit sino pa ang kilala niya ay hindi nagpapatuloy sa parehong paraan at tinanong kung paano natuklasan ng OpenAI ito sa loob ng ilang araw pagkatapos malaman na ang pares ay nagawa ang progreso.
Sinabi ni Buckmaster na habang nag-uusap siya sa OpenAI, unang ipinakita sa kanya ang isang prompt at sinabi na ang panloob na pag-aaral ng kumpanya ay nagsimula nang walang tulong ng tao kundi ang pahayag ng problema.
Binalik ang account na iyon sa pagkakasunod-sunod ng usapan, ayon kay Buckmaster, kung saan tinanggap ng OpenAI na ang unang prompt ay nadala lamang sa mga nakalipas na araw, pagkatapos makarating ang impormasyon tungkol sa trabaho ni Buckmaster at Alpöge sa kumpanya.
Sumagot ang OpenAI na hindi nakakita ang kanilang mga researcher o agent sa kanilang trabaho bago ang pagpapalabas at hindi binigyan ng akses ang anumang partikular na user data. Dagdag pa ng kumpanya, hindi nila matatawagang alisin ang posibilidad na ang de-identified data na nagmula sa kanilang paggamit ng mga produkto ng OpenAI ay nakatulong sa pagpapabuti ng kanilang mga modelo, habang sinasabi nila na ang mga patunay mismo ay magkakaiba nang malaki.
Kaya, ang patotoo ay hindi pa opisyal na kilalang solusyon. Kailangan ng Awarder Clay Mathematics Institute na mabuhay ang mga propong solusyon sa matagal na pagsusuri at makakuha ng malawakang pagtanggap mula sa mga matematiko bago isaisip na bigyan ang $1 milyon na premyo.
Samantala, sinasabi ng OpenAI na hindi ito nagsasadyang manghingi ng premyo, at inilalarawan ang resulta bilang ebidensya kung gaano kalakas ang pagpapabuti ng kanilang mga sistema sa pananaliksik.