MITの新卒で、スタートアップラボPhysical Superintelligence（PSI）の技術チームメンバーであるDavid Turtureanが、AnthropicのFable 5.2モデルを用いて、18年間解決されていなかった量子計算の課題を解決した。
「これは私が発表する最後の論文になる可能性を完全に受け入れています」と、TurtureanはTechCrunchに語りました。彼は、MITの有名なコンピュータ科学・人工知能研究所で修士課程を修める予定を延期し、PSIに参加することを選択しました。「数ヶ月後、なぜまだ論文を発表する必要があるのでしょうか？」
この問題は、量子コンピュータが古典的コンピュータよりも問題をより速く解決できるかどうかに関するAaronson-Ambainis予想です。この問題を提唱した研究者の一人であるScott Aaronsonは、彼自身がこの証明を完全には理解していないが、それが数学的符号言語Leanを用いて自動形式化され、PSIとその解決策を共有した一連のトップ研究者によって説明されたため、正しいと信じていると述べています。
この解答は、量子コンピュータが特定の困難な問題を高速で解決するための一つの道を閉ざしたが、すべての道を閉ざしたわけではない。「これはネガティブな結果であり、私たちがもうその方向には進まないことを示している」と、Turtureanは述べた。
より広く見ると、これはAIが科学界に与えている影響を反映しています。
「証明完全な[Aaronson-Ambainis予想]は、量子問い合わせ複雑性分野で未解決であり、皆が極めて重要であると合意している最後の問題の一つです」とAaronsonは記した。彼は、このニュースを聞いて、満足感、畏敬の念、失望、そして疲労を感じたと述べた。「正直、数週間前のOpenAIのMathocalypseまとめにこれが含まれていなかったことに驚きました。彼らはきっと試したはずなので、これはこれまでに解決されたすべての問題よりもはるかに難しいということでしょうか？」
これは、PSIのパターンを支援します：専用のモデルオーケストレーションとサポートシステムを通じて科学的問題を解決します。
PSIのCEOであるMatt PinesはTechCrunchに、「効果的な研究システムには、オーケストレーション層に関連する多くの要素、ツールやメモリシステム、シミュレーションインフラストラクチャに関連する多くの要素が必要です。問題を広さと深さの両方から真正面から取り組み、さまざまな潜在的な代替案を考慮できるようにする必要があります。」
現在、会社の収入は、自社のツールを用いてデータセンターの熱、電力、水、騒音などの変数を最適化することから生じています。「これらのサイトのパフォーマンスおよび地域への影響は、その物理的特性の直接的な関数です。」しかし、長期的には、同社は理論物理学のブレークスルーを実用的な技術に変換することを目的としています。
「6〜9ヶ月前、投資家と話す際には、その条件を確認するのに少し労力が必要でしたよね？たとえば、‘いいえ、信じてください、理論物理学はまもなく主に機械のものになります。’」とPinesは言います。「今はまだそこまで到達していませんが、その道を進んでいます。」
しかし、AIは数学やコンピュータ科学などの検証可能なコードで表現可能な分野で重要な成果を収めている一方で、生命科学や物理学のような抽象度が低い分野では、これを実現することが依然としてより困難です。先週、スタートアップ企業Discovered Materialsは、AIを用いて超伝導や熱散逸などの問題を研究する研究者を対象に、100万ドルのチャレンジを発表しました。
「結局のところ、物理学は数学とは異なり、現実世界に向き合っている……自然はあなたの現実に関するモデルに投票するのです」とPinesは述べました。彼は、このスタートアップが計算結果と実験検証を最も効率的な方法で組み合わせる方法の研究に焦点を当てていると述べました。
「もしそれが自然界の真実であるなら、それはあなたが活用できるテクニックです」とPinesは言います。「それを使って装置を製作できるはずです、よね？AIがアイデアを提示し、それによってこれまで現実世界でできなかったことを可能にします……これらすべてがPSIが構築している循環です。」
「科学分野のneolabs」が画期的な科学成果をもたらす可能性を持つ中、参加者はこの新しい世界の基準を模索し続けています。PSIはAnthropicのモデルがリリースに近づくまで結果を公表しないため、関連研究者と成果を共有し、それをより深く理解することができています。
「学者として、私たちは正しいことをするという役割を果たしたいと思っています，」とPSIに助言を提供するノースイースタン大学のジム・ハルバーソン教授は述べた。彼は来週、MITで開催されるサミットに参加し、科学の進行速度が加速する中での対応策について、トップレベルの物理学者たちが議論する予定だ。「ベストプラクティスはまだ形成途中です……透明性を保ち、専門家と連携することは良い方法だと考えています。」
「少し時間を置いて、それを一旦置いとこう……これは私がAIで得た解決策を印刷して、それを読み直した初めての経験でした。そして、『さて、これを人間にとってより自然にどう示せばいいのだろう？』と思いました。」とTurtureanはTechCrunchに語りました。彼は、学術界がこの結果の説明を求めると感じていたと述べ、さらに「これにより、AIがどれほど重い役割を果たせるかを実感しました。」と語っています。