OpenAI AI Model, 27 Yıllık Üstel Zaman Hipotezini Çürüttü

iconNS3
Paylaş
AI summary iconÖzet
AI + kripto haberleri: OpenAI, bir AI modelinin 3-SAT mantık problemi için daha hızlı bir algoritma geliştirerek 27 yıllık Üstel Zaman Hipotezi'ni (ETH) çürüttdüğünü iddia ediyor. Model, 16 Ekim'de doğal dilde bir kanıt üretti ve doğrulama için bir sonraki gün Lean'e çevrildi. Algoritma, n değişken için yaklaşık 2^(n/√log n) adımda çalışıyor ve ETH'nin üstel alt sınırını aşıyor ancak gerçek dünya kullanımında pratik değil. OpenAI, pratik iyileştirmeler için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu vurguluyor ve keşif için bilimsel kredi iddia etmiyor.

OpenAI, bir yapay zeka modelinin 27 yıldır araştırmacıların dayandığı Exponential Time Hypothesis (ETH)’i çürütüğünü açıkladı. Model, 3-SAT mantık probleminde daha hızlı bir algoritma geliştirdi. OpenAI’nin sistemi, 16 Ekim’de doğal dilde bir kanıt üretti. Takım, kanıtı bir sonraki gün Lean’e çevirdi ve yazılımın her mantıksal adımı kontrol etmesini sağladı.

Yayınlanan algoritma, n değişken içeren bir girdi için yaklaşık 2^(n/√log n) adım alır. Bu çalışma süresi, ETH tarafından öngörülen üssel alt sınırı altına alır ancak pratik uygulamalar için hâlâ çok yavaştır. OpenAI, pratik hız iyileştirmeleri elde etmek için önemli ölçüde ek araştırma yapılması gerektiğini uyarıyor. UC San Diego'dan Russell Impagliazzo ve Ramamohan Paturi, MIT'den Ryan Williams ile birlikte incelemeyi yönetecek. OpenAI, daha önce Navier-Stokes ile ilgili bir anlaşmazlık sonrası, keşfin bilimsel hakkını iddia etmiyor.

Impagliazzo ve Paturi, 1999 yılında ETH'yi tanıttı. Hipotez, her bağlı koşulu karşılayacak şekilde değişkenlere doğru-yanlış değerleri atanıp atanamayacağını soran 3-KNFM ile ilgilidir. Önerilen bir çözümün doğrulanması kolaydır, ancak her ek değişken, aranacak olası kombinasyon sayısını iki katına çıkarır. ETH, en kötü durumda hiçbir algoritmanın üssel büyüme kaçınılmazlığını önleyemeyeceğini ileri sürer. OpenAI, hipotezin graf teorisi, hesaplamalı biyoloji ve veritabanlarında hesaplama zorluğunu kanıtlamak için yüzlerce makalede kullanıldığını belirtti. ETH kısaltması, Ethereum'un sembolüyle hiçbir ilgisi yoktur.

Sonuç, P'nin NP'ye eşit olduğunu kanıtlamaz. P karşı NP sorusu, çözümleri hızlıca kontrol edilebilen tüm problemlerin aynı zamanda hızlıca çözülüp çözülemeyeceğini sorar. ETH, P ≠ NP'den daha güçlü bir iddia ortaya attı, bu nedenle ETH'nin reddi bu daha geniş soruyu çözmaz. OpenAI başkanı ve kurucularından Greg Brockman, duyurudan saatler sonra bu ayrımı vurguladı. Algoritma, Bitcoin veya Ethereum'u koruyan kriptografiyi doğrudan tehdit etmez. Bitcoin imzaları, eliptik eğri kriptografisini kullanır ve algoritma bu sistemin temelini oluşturan matematiksel problemi çözmaz.

Texas Üniversitesi Austin kampüsünden bilgisayar bilimi profesörü Scott Aaronson, öğrencilerin iddia edilen çürütme hakkında bilgi verdiğini söyledi. Daha önceki matematiksel başarılar da hesaplama sınırlarıyla ilgili varsayımları tersine çevirdi. Anatoly Karatsuba, 1960 yılında yaklaşık bir hafta içinde Andrey Kolmogorov'un çarpma hipotezini çürütüldü. Volker Strassen, 1969 yılında standart matris çarpımının optimal olduğunu kanıtlamaya çalıştıysa da bunun yerine daha hızlı bir yöntem keşfetti. Şimdi makineler, insanların anlamaya çalıştığı ispatlar üretiyor. Aynı yayında harmonik analiz ve parçacık fiziğiyle ilgili ek ispatlar da iddia edildi.

Kriptograf Matthew Green, yapay zekânın cüzdanları koruyan matematiği zayıflatabileceğini uyardı. BeInCrypto'nun Pazar İstihbaratı Uzman Kurulu üyesi Benjamin Cowen, finansın dışındaki disiplinlerdeki gelişmelerin nihayetinde piyasaları değiştirebileceğini savundu. Yapay zeka ilerlemeleri, dijital varlıkların dayandığı hesaplama zorluğu varsayımlarını giderek test etmektedir.

Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir. Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.