OpenAI опублікувала 67-сторінкову статтю, в якій стверджує, що штучний інтелект компанії спростував гіпотезу експоненційного часу (ETH). Ця гіпотеза походить з 1999 року і не має жодного відношення до ethereum, ціни ethereum чи співзасновника Vitalik Buterin. Це твердження викликало обговорення серед математиків та користувачів криптовалют на X. Користувач X Takumi зробив жарт: «Чорт, алго-трейдери просто знищили $ETH». Andrew Jiang написав: «Vitalik дуже мовчить з того часу, як це вийшло».
Комп’ютерні вчені Рассел Імпагліаццо, Рамамохан Патурі та Френсіс Зейн запропонували ETH. Гіпотеза стверджує, що розв’язання логічної задачі 3-SAT не може бути значно швидшим, ніж перевірка кожного можливого комбінування. Задача 3-SAT полягає у пошуку присвоєнь істинно-або-хибно, які задовольняють правила, що включають по три опції за раз. OpenAI стверджує, що сотні наукових праць залежать від ETH для встановлення обчислювальних обмежень у теорії графів, обчислювальній біології, базах даних та геометрії. OpenAI вважає, що спростування ETH відновлює питання про можливі покращення швидкодії та може спрямувати дослідження на розробку кращих алгоритмів.
Документ має дату 17 жовтня та дату ревізії 25 жовтня. У документі наведено детермінований алгоритм, який не використовує випадковість, для підрахунку всіх задовольняючих присвоєнь за підекспоненційний час. Підекспоненційний час означає, що необхідна робота зростає повільніше, ніж будь-яка експоненційна функція від кількості змінних. Підрахунок задовольняючих присвоєнь складніший, ніж визначення наявності хоча б одного задовольняючого присвоєння, тому алгоритм підрахунку також вирішує проблему рішення. OpenAI стверджує, що ШІ виявив зазначений спростування 16 жовтня. OpenAI каже, що результат був формалізований 17 жовтня за допомогою Lean — програмного забезпечення, яке механічно перевіряє кожен логічний крок. Документ та формалізація доступні на GitHub. Раніше цього місяця OpenAI опублікувала через GitHub 722 математичних рукописи, але лише 162 з них містили комп’ютерно перевірений результат з основною сумою.
Імпальяццо, Патурі та Райан Вільямс з MIT проводять незалежне дослідження цієї вимоги. Три дослідники попередили у відкритому листі, що участь не повинна сприйматися як сертифікація. Дослідники зазначили, що висновок такої важливості потребує строгого незалежного огляду та пояснення, яке інші дослідники зможуть відтворити, заперечити та розвивати. OpenAI стверджує, що учасники не отримують оплати та не підписували жодних угод про нерозголошення. OpenAI погодилася оприлюднити всі сирі дані та профінансувати конференцію щодо цього результату.
OpenAI попереджає, що виявлення корисних алгоритмів та перетворення теоретичного прогресу на практичні досягнення вимагатиме значних додаткових досліджень. У статті не доводиться, що всі задачі класу NP мають підекспоненціальні розв’язки. Клас P складається з задач, які комп’ютери можуть розв’язувати ефективно, тоді як клас NP — це задачі, розв’язки яких можна перевірити ефективно. Проблема P проти NP, яка ставить питання, чи завжди ефективна перевірка означає ефективне розв’язання, залишається нерозв’язаною.
Пізніше Anthropic опублікувала статтю, приписувану Claude, під назвою «A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT» із датою 26 жовтня. У супутньому репозиторії зазначено, що алгоритм був виявлений внутрішньою дослідницькою версією Claude, який також стосується ETH. У репозиторії попереджається, що результат стосується асимптотичної поведінки і не робить жодних тверджень щодо практичного розв’язання формул. У вересні Claude формалізував Велику теорему Ферма за допомогою Lean. Математик Теренс Тао у вересні попередив, що навіть чутки про дослідження проблеми можуть спонукати до масштабних зусиль з використанням ШІ ще до того, як початковий проект повністю розробиться.
OpenAI недавно внесла 5 мільйонів доларів до Фонду Сімонса. Цей внесок підтримає семінари, конференції та спеціальні програми, які допомагають дослідникам аналізувати та розширювати результати, отримані за допомогою ШІ.