OpenAI объявила о трёх научных открытиях и «наставниках»

OpenAI сообщила о трёх «крупных» открытиях в математике, информатике и физике. Компания сделала это меньше чем через месяц после публикации сотен рукописей с решениями давних математических задач. Теперь результаты проверяют внешние эксперты, которых OpenAI называет «наставниками» (shepherds).

Три результата

В математике модель, по словам компании, доказала гипотезу о локальном сглаживании для волнового уравнения в любой размерности. Отсюда следуют гипотеза Какейи и гипотеза Стейна об ограничении во всех размерностях. Доказательство использует вспомогательное дифференциальное уравнение в частных производных. Результат OpenAI публикует без правок, как и в релизе 6 октября. По словам компании, так посоветовали консультанты: пусть исследователи сами разбираются в выводах модели.

В информатике речь идёт об алгоритме, который детерминированно и точно считает выполняющие наборы для CNF-формул фиксированной ширины за субэкспоненциальное время и полиномиальную память. Для 3-SAT это означало бы опровержение гипотезы экспоненциального времени (ETH), которую долго считали верной. Проверкой руководят Рассел Импальяццо, Рамамохан Патури и Райан Уильямс. Первые двое входили в группу, предложившую ETH в 1999 году. По просьбе группы текст работы и доказательство на Lean выложили на GitHub сразу.

В физике OpenAI говорит о строгом математическом доказательстве существования некоторых взаимодействующих квантовых теорий поля с калибровочными полями и фермионами в четырёх измерениях. Среди них квантовая хромодинамика и объединённое расширение Стандартной модели. Полностью результаты не опубликованы. Работу будет курировать группа во главе с Дэвидом Гроссом, в неё входят Майкл Дуглас, Артур Джаффе, Игорь Клебанов и Никита Некрасов.

Спор о порядке публикации

У подхода есть слабые места, признаёт компания. Накануне консультативная математическая панель AGMAI, созданная самой OpenAI, рекомендовала ИИ-компаниям не назначать избранных получателей результатов. Причины — неравный доступ, заимствованная репутация и предвзятый отбор. Панель предлагает выкладывать материалы в научные репозитории вместе с доказательствами на Lean, сведениями о выборе задач и финансированием тех, кто разбирает результаты.

OpenAI также опубликовала открытое письмо к научному сообществу. В нём три вопроса: правила раннего доступа и раскрытия конфликтов интересов, учёт заслуг тех, кто проверяет и объясняет результаты, и поддержка студентов и исследователей при смене методов.