ओपनएआई का कहना है कि एक अनप्रकाशित, प्रयोगात्मक एआई प्रणाली ने लगभग 10,000 एजेंट्स द्वारा केवल 88 घंटे में गणित की सबसे प्रसिद्ध अनसुलझी समस्याओं में से एक को हल कर लिया।
कंपनी ने नेवियर-स्टोक्स अस्तित्व और चिकनाई समस्या का प्रस्तावित समाधान प्रकाशित किया, जो सात मिलेनियम पुरस्कार समस्याओं में से एक है जिसका पुरस्कार $1 मिलियन है। ये समीकरण जल और हवा जैसे द्रवों के गति का वर्णन करते हैं, जबकि अनसुलझे प्रश्न यह पूछते हैं कि क्या एक पूरी तरह से चिकनी प्रवाह अंततः टूट सकती है और बिना किसी सीमा के बढ़ती हुई गति पैदा कर सकती है।
OpenAI का सिस्टम कहता है कि यह कर सकता है। इसके सबूत में एक फ्लूइड वॉर्टेक्स का वर्णन किया गया है जो लगातार खींचा और संकुचित होता रहता है, जिससे इसकी गति सीमित समय में बढ़ जाती है, भले ही सिस्टम की कुल ऊर्जा सीमित बनी रहे।
वर्तमान भौतिकी की समझ के अनुसार, वास्तविक द्रव अनंत रूप से तेजी से नहीं चल सकते। पर्याप्त रूप से चरम पैमाने पर, नेवियर-स्टोक्स की यह मान्यता कि एक द्रव को एक सतत पदार्थ के रूप में माना जा सकता है, भौतिक वास्तविकता के साथ मेल नहीं खाएगी।
परिणाम एक आंतरिक मॉडल से आया, जिसके बारे में OpenAI कहती है कि यह GPT-6 Astra (उसका सबसे उन्नत सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मॉडल) की तुलना में काफी अधिक क्षम है। नेवियर-स्टॉक्स पर काम करते समय, लगभग 10,000 एजेंटों ने 2.7 मिलियन संदेशों का आदान-प्रदान किया और लगभग 130 बिलियन टोकन उत्पन्न किए, जिसके बाद Astra ने साबित करने की प्रक्रिया को औपचारिक रूप देने और जांचने में अतिरिक्त 17 घंटे बिताए।
हालाँकि, साबिती का व्यावहारिक प्रभाव लंबा समय लेगा। नेविए-स्टोक्स समीकरणों का उपयोग विमान डिज़ाइन, मौसम पूर्वानुमान और रक्त प्रवाह अनुसंधान जैसे क्षेत्रों में किया जाता है, इसलिए इन समीकरणों के टूटने के स्थान की बेहतर समझ अंततः वैज्ञानिकों को चरम और उथल-पुथल प्रवाहों का मॉडलिंग करने में सुधार कर सकती है।
बड़ा प्रभाव शायद उस प्रणाली का हो सकता है जिसने इसे खोजा। यदि हजारों AI एजेंट एक 90 साल पुरानी गणितीय समस्या पर कुछ ही दिनों में हमला कर सकते हैं, तो इसी दृष्टिकोण को अंततः सामग्री विज्ञान, ऊर्जा, वायुअंतरिक्ष, चिकित्सा और अन्य क्षेत्रों में कठिन समस्याओं की ओर मोड़ा जा सकता है।
परिणाम को स्वतंत्र रूप से कैसे प्राप्त किया गया, इस पर पहले से ही विवाद है।
एनवाईयू के गणितज्ञ ट्रिस्टन बकमास्टर और एंथ्रोपिक के शोधकर्ता लेवेंट अल्पोगे अलग-अलग रूप से एक समान संबंधित फ्लूइड-डायनामिक्स समस्या पर काम कर रहे थे और अपने शोध के दौरान एआई उपकरणों का उपयोग किया था। बकमास्टर ने सोशल नेटवर्क मैस्टोडॉन पर a series of posts में पूछा है कि क्या अनपब्लिश्ड कार्य, जो ओपनएआई के उत्पादों में डाला गया हो, ने कंपनी के मॉडल को प्रभावित किया हो सकता है।
बकमास्टर ने कहा कि उन्होंने और अल्पोगे ने लगभग एक वर्ष बिताया एक असामान्य दृष्टिकोण का पीछा करते हुए, जिसमें कोडेक्स सहित AI उपकरणों का व्यापक रूप से उपयोग किया गया।
उन्होंने लगभग किसी और को नहीं जोड़ा जिसे पता था कि वही दृष्टिकोण अपना रहा है, और प्रश्न किया कि OpenAI ने इसे कैसे उन दिनों में प्राप्त किया जब उन्हें पता चला कि युग्म ने प्रगति की है।
बकमास्टर ने कहा कि ओपनएआई के साथ चर्चाओं के दौरान, उन्हें शुरू में एक प्रॉम्प्ट दिखाया गया और बताया गया कि कंपनी का आंतरिक शोध प्रयास मुद्दे के बयान के अलावा मानवीय इनपुट के बिना शुरू हो गया था।
बकमास्टर के अनुसार, बातचीत के दौरान उस खाते में परिवर्तन हुआ, जिसके अनुसार OpenAI ने अंततः स्वीकार किया कि पहला प्रॉम्प्ट केवल पिछले कुछ दिनों में भेजा गया था, जब बकमास्टर और अल्पोगे के कार्य के बारे में जानकारी कंपनी तक पहुंची।
OpenAI ने जवाब देते हुए कहा कि न तो उनके शोधकर्ता और न ही एजेंटों ने प्रकाशन से पहले अपना कार्य देखा और कोई विशिष्ट उपयोगकर्ता डेटा एक्सेस नहीं किया गया। कंपनी ने यह भी जोड़ा कि वह यह असंभव नहीं मान सकती कि उनके OpenAI उत्पादों के उपयोग से प्राप्त डी-आइडेंटिफाइड डेटा ने उनके मॉडल्स को सुधारने में मदद की हो, जबकि उन्होंने कहा कि सबूत स्वयं में काफी अंतर है।
इसलिए, यह सबूट अभी तक औपचारिक रूप से मान्यता प्राप्त समाधान नहीं है। इनाम देने वाला क्ले गणित संस्थान यह आवश्यक मानता है कि प्रस्तावित समाधानों को लंबे समय तक निरीक्षण का सामना करना चाहिए और गणितज्ञों के बीच व्यापक स्वीकृति प्राप्त करनी चाहिए, तभी यह $1 मिलियन का पुरस्कार देने पर विचार करेगा।
इसी बीच, OpenAI का कहना है कि यह पुरस्कार का दावा नहीं करना चाहता है, और परिणाम को बजाय इस बात का सबूत मानता है कि इसकी शोध प्रणालियाँ कितनी तेजी से सुधार हो रही हैं।