要約:
Business Insider によると、物理スーパーインテリジェンス研究所 (PSI) は、未公開の人体モデルを使用して、量子コンピューティングの分野における「アロンソン・アンバニス予想」の証明を 3 日以内に見つけたと発表しました。この予想は 2008 年に提案されて以来未解決であり、量子コンピューターが従来のコンピューターよりも大幅に高速になる可能性がある状況が関係しています。
PSI は論文と証明コードを公開し、証明は数学的証明補助ツール Lean のテストに合格したと述べています。以前にこの問題を研究したスタンフォード大学の学者は証拠を読み、意見を提供しましたが、結果は依然として学術コミュニティによるさらなる独立したレビューを待っています。
この研究で使用されたシステムは、PSI 技術スタッフの David Turturean によって開発され、Anthropic がまだ公開していないモデルを使用して、研究所独自のインフラストラクチャ上で実行されました。 PSIは具体的なモデル名を明らかにしていない。 Business Insiderは、Anthropicはコメントの要請に応じなかったと述べた。
PSI は、研究システムは運用 3 日目に完全な証明を行い、その後結果を 2 回改善し、最終バージョンはリーン テストにも合格したと述べました。
PSI によって開示されたプロジェクトの説明によると、数学的記述、論文の初稿、正式な証明はすべて AI モデルによって生成されます。 Turturian は論文をレビューし、その正確さに対して責任を負います。
アーロンソン・アンバニス予想は、量子コンピューティングの利点の限界に焦点を当てて、コンピューター科学者のスコット・アーロンソンとアンドリス・アンバイニスによって提案されました。
PSI は、この証明が正しい場合、特定の代替計算問題では、ほとんどのランダムな入力において、量子コンピューターが入力を読み取る回数は従来のコンピューターと比較して指数関数的な利点を得ることができないと紹介しました。これは、入力に重大な量子高速化の依存関係または特殊な構造が存在することを意味します。ここで議論されているのは、アルゴリズムが入力を読み取る回数であり、これを実際のデバイスの合計実行時間と直接同一視することはできません。
この結論は、量子コンピューティングの価値が失われることを意味するものではありません。たとえば、PSI によれば、1994 年に Peter Shor によって提案された量子アルゴリズムは問題の特定の構造を利用しており、大きな整数の分解において既知の従来の計算方法よりもはるかに高速です。
PSI は、スタンフォード大学の研究者、ガイ・ブラン氏、ジョーダン・ドクター氏、カルメン・シュトラッスル氏、リーヤン・タン氏が過去に特別なケースで関連する問題を解決したと述べた。 4人はPSIの完全な証明を読み、専門家向けにもっと簡潔な説明を書く準備をしている。彼らはPSIへのフィードバックの中でこれを「重要な結果」と述べた。
独立した研究追跡プラットフォームである State of Proof は、PSI によって開示されたリーン検査記録はレビューの資料を提供したが、同プラットフォームは独自に検査を再現しておらず、研究がジャーナルの査読を完了したことも確認していないと述べた。
コメント