Umetna inteligenca naj bi v 88 urah rešila 90 let star matematični problem

V torek je OpenAI objavil odmevno trditev, da je njegov novi interni model umetne inteligence v manj kot štirih dneh rešil enega najbolj znamenitih odprtih problemov sodobne matematike. Problem, ki se ga je lotil OpenAI, je povezan z znamenitimi Navier-Stokesovimi enačbami, matematičnim opisom gibanja tekočin in plinov. Gre za vprašanje, ki matematike zaposluje že približno 90 let in je uvrščeno med sedem prestižnih Millennium Prize Problems, za katere Inštitut Clay Mathematics ponuja nagrado v višini milijon dolarjev.

Po navedbah OpenAI je podjetje uporabilo nov interni model, ki naj bi bil "bistveno zmogljivejši" od trenutno najnaprednejšega javno dostopnega modela GPT-6 Astra. Za reševanje problema so aktivirali približno 10.000 med seboj sodelujočih AI-agentov, ki so v 88 urah ustvarili rešitev.

V procesu naj bi agenti izmenjali skoraj tri milijone sporočil, pri čemer je sistem porabil približno 130 milijard izhodnih žetonov (tokenov). Po ocenah podjetja bi strošek takšne računske operacije pri komercialnih cenah znašal približno 10 milijonov dolarjev. "Naš cilj je poročati o pomembnem napredku naših modelov umetne inteligence," so sporočili iz podjetja in dodali, da ne nameravajo zahtevati milijonske nagrade, saj želijo dosežek predstaviti predvsem kot prikaz napredka svojih sistemov.

Navier-Stokesove enačbe opisujejo gibanje tekočin in plinov ter se uporabljajo pri načrtovanju letal, v vremenskih modelih, simulacijah oceanov in celo pri raziskovanju krvnega obtoka. Kljub njihovi široki uporabi matematiki še vedno niso uspeli dokončno dokazati, ali se lahko določene vrste rešitev teh enačb sčasoma 'zlomijo' oziroma razvijejo matematično singularnost, navaja BBC.

OpenAI trdi, da je njihov sistem dokazal prav to možnost: da lahko v tridimenzionalnem prostoru nastane singularnost v končnem času, čeprav energija sistema ostaja omejena. Če se bo dokaz izkazal za pravilnega, bi to pomenilo rešitev enega najpomembnejših odprtih vprašanj v teoriji fluidov.

Navdušenje pa spremlja tudi precej previdnosti. Objava je med matematiki nemudoma sprožila burne razprave in polemike glede veljavnosti rešitve ter metod, s katerimi naj bi umetna inteligenca dosegla ta preboj. Inštitut Clay Mathematics problema še vedno ne šteje za rešenega, saj dokaz še ni prestal neodvisnega strokovnega pregleda. Matematična skupnost bo morala zdaj preveriti tako analitični dokaz kot tudi formalizirano različico, ki jo je OpenAI objavil v sistemu Lean.

Nekateri pa so odprli tudi vprašanja o okoliščinah in časovnici OpenAI-jevega dela.

Poleg tega se je skoraj istočasno razvil še spor o tem, kdo je do preboja dejansko prišel prvi. Profesor matematike na newyorški univerzi Tristan Buckmaster in matematik Levent Alpöge, zaposlen pri OpenAI-jevem konkurentu Anthropic, sta namreč prav tako več mesecev delala na sorodnih problemih. Buckmaster trdi, da je OpenAI začel intenzivneje raziskovati Navier-Stokesov problem šele po tem, ko je izvedel za napredek njegove skupine.

V OpenAI vse očitke zavračajo. Podjetje trdi, da ni imelo dostopa do zasebnega dela Buckmasterja in Alpögeja ter da njunih raziskav niso videli, dokler niso bile javno objavljene.

Obenem so raziskovalcema javno čestitali za njuno delo in ga označili za "izjemno". Priznali pa so, da teoretično ne morejo povsem izključiti možnosti, da so anonimizirani podatki iz uporabe njihovih orodij prispevali k izboljševanju modelov, čeprav poudarjajo, da se njuni dokazi bistveno razlikujejo od njihove rešitve.

Ne glede na končni razplet predstavlja dogajanje nov mejnik v odnosu med umetno inteligenco in znanostjo. Še pred nekaj leti so modeli AI predvsem povzemali znanje, zdaj pa podjetja trdijo, da so sposobni ustvarjati izvirne matematične dokaze za probleme, ki so desetletja kljubovali najboljšim raziskovalcem na svetu.

Odgovor na vprašanje, ali je OpenAI resnično rešil enega največjih matematičnih problemov našega časa, bo dala šele strokovna presoja. Za zdaj pa je jasno eno: umetna inteligenca se vse bolj seli iz sveta klepetalnikov neposredno na meje znanstvenega raziskovanja.

Viri: BBC News, OpenAI Research, Clay Mathematics Institute