要約:
今月初め、数学者らが OpenAI がリードを奪い、超難解な数学的問題の結果を競おうとしていると非難し、同社が世間の反発に陥ったことを覚えていますか?研究の進捗状況に詳しい関係者によると、実はOpenAIはミレニアム賞問題の別の数学的問題の解決に非常に近づいているという。ミレニアム賞の問題には合計 7 つの有名な数学的課題が含まれており、以前に物議を醸したナビエ・ストークス方程式の存在と滑らかさの問題もその 1 つです。
関係者によると、社内の従業員は次の目標であるホッジ予想が比較的短期間で証明されると期待しているという。ホッジ予想は、多項式によって定義される幾何学の特定の幾何学的特徴が、より単純な代数コンポーネントによって常に記述できるかどうかを研究します。ただし、OpenAI が実証結果を発表するまでにはさらに時間がかかる可能性があります。その理由は、同社が広報危機の再発を避けるために、数学コミュニティと協力して結果を適切な方法で公表する方法を検討しているためである。
なぜ OpenAI はこれらの困難で難しい数学的問題に興味を持っているのでしょうか?結局のところ、このような問題を解決するには費用がかかります。以前はナビエ・ストークス方程式に関連する結果を証明するのに何百万ドルもかかっていたかもしれません。情報筋によると、OpenAIはこの証明を完了するために次世代の事前トレーニング済みモデル（コード名「Doug」）のバリアントを使用したという。
一部の OpenAI 研究者は、ソフトウェア エンジニアリングの次に、大規模モデルで征服すべき論理領域は数学であると考えています。 2 つのフィールドには同様の特徴があります。どちらも段階的な論理的推論が必要であり、ほとんどの結果は自動的に検証できます。過去 1 年間にソフトウェア工学の分野で起こった自動化の変化が、今後 6 ～ 9 か月以内に数学の分野でも繰り返されるだろうと判断する研究者もいます。
さらに、難しい数学的問題を克服することは、AI 開発者が機械学習研究の自動化を促進するのにも役立ちます。機械学習自体には多くの数学が含まれます。このタイプの自動化は、再帰的な自己改善 (AI が独自に新しい AI を開発する) という彼らの目標の重要な部分です。
これまで証明されていない数学的問題を解決する最先端のモデルの能力をテストすることは、研究者がモデルの進歩レベルと複雑な推論能力を評価するのにも役立ちます。このモデルがナビエ・ストークス方程式やホッジ予想などの困難な問題を解決できる場合、それは生物学や化学などの他の分野の同様に困難な問題も解決できることを意味する可能性があります。
さらに、数学者の間に強い不満を引き起こすことなく結果が発表される限り、そのようなブレークスルーは OpenAI にとって目を引く新しいマイルストーンを生み出し、一般的な超人工知能の競争における宣伝チップとして機能する可能性があり、これは当然のことながら会社にとって有益です。
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