OpenAI повідомляє, що незапущена експериментальна AI-система розв’язала одну з найвідоміших нерозв’язаних проблем математики після того, як приблизно 10 000 агентів працювали разом лише 88 годин.
Компанія опублікувала пропоноване рішення проблеми існування та гладкості рівнянь Нав'є-Стокса, одну з семи проблем тисячоліття, за вирішення якої виплачується приз у розмірі $1 мільйон. Ці рівняння описують, як рухаються рідини, такі як вода і повітря, тоді як нерозв’язане питання стосується того, чи може ідеально гладкий потік у кінцевому підсумку розрушишись і призвести до швидкостей, що зростають без обмежень.
Система OpenAI каже, що може. Її доказ описує рідинний вихор, який все більше розтягується і концентрується, поки його швидкість не зростає до нескінченності за скінченний час, навіть коли загальна енергія системи залишається скінченною.
Реальні рідини не можуть рухатися нескінченно швидко згідно з поточним розумінням фізики. На достатньо екстремальних масштабах припущення, що лежить в основі рівнянь Нав’є-Стокса, про те, що рідину можна розглядати як одну неперервну речовину, перестане відповідати фізичній реальності.
Результат було отримано за допомогою внутрішньої моделі, яку OpenAI описує як значно потужнішу за GPT-6 Astra (свою найбільш просунуту публічно доступну модель). Приблизно 10 000 агентів обмінялися 2,7 мільйона повідомлень і згенерували близько 130 мільярдів токенів під час роботи над рівняннями Нав’є-Стокса, перш ніж Astra витратила ще 17 годин на формалізацію та перевірку доведення.
Практичний вплив самого доведення займе час. Рівняння Нав’є-Стокса використовуються в таких галузях, як проектування літаків, прогнозування погоди та дослідження кровотоку, тому краще розуміння того, де ці рівняння можуть зламатися, в кінцевому підсумку може покращити те, як науковці моделюють екстремальні та турбулентні потоки.
Більш значущим може бути сама система, яка її знайшла. Якщо тисячі AI-агентів можуть атакувати 90-річну математичну проблему за кілька днів, той самий підхід може в майбутньому бути застосований до складних проблем у матеріалознавстві, енергетиці, авіакосмічній галузі, медицині та інших сферах.
Вже існує суперечка щодо того, наскільки незалежно було досягнуто результату.
Математик NYU Трістан Бакмастер і дослідник Anthropic Левент Альпёге окремо працювали над тісно пов’язаною проблемою динаміки рідини і використовували інструменти ШІ під час своїх досліджень. Бакмастер запитав, чи не могли непубліковані роботи, введені у продукти OpenAI, вплинути на модель компанії, у серії постів у соціальній мережі Mastodon.
Бакмейстер сказав, що він і Альпёге витратили приблизно рік на пошук незвичайного підходу до проблеми, що пов’язана з плавною зовнішньою силою, при цьому Codex був одним із інструментів ШІ, якими активно користувалися під час їхньої роботи.
Він додав, що майже ніхто інший, кого він знав, не прагнув до такого підходу, і запитав, як OpenAI змогла досягти цього всередині кількох днів після того, як дізналася, що пара досягла прогресу.
Бакмейстер сказав, що під час обговорень з OpenAI йому спочатку показали запит і сказали, що внутрішні дослідницькі зусилля компанії розпочалися без людського внеску, крім постановки проблеми.
Цей акаунт змінився протягом розмови, за словами Бакмейстера, і OpenAI нарешті визнала, що перший запит було надіслано лише за попередні дні, після того як інформація про роботу Бакмейстера та Алпёге дійшла до компанії.
OpenAI відповіла, що ні її дослідники, ні агенти не бачили свою роботу до публікації і що до конкретних користувацьких даних не отримували доступу. Компанія додала, що не може виключити, що деідентифіковані дані, отримані в результаті їх використання продуктів OpenAI, могли допомогти покращити її моделі, хоча самі докази значно відрізняються.
Таким чином, доказ ще не є офіційно визнаним рішенням. Інститут математики Клея вимагає, щоб запропоновані рішення витримали тривалий аналіз і отримали широке прийняття серед математиків, перш ніж розглянути вручення призу в розмірі 1 мільйона доларів США.
Тим часом OpenAI каже, що не планує вимагати приз, натомість описуючи результат як доказ того, як швидко покращуються її дослідницькі системи.