要約:
理論上のコンピューターの世界も AI の攻撃を受けています。昨夜、AIは科学研究のルビコン川を完全に渡り、人類の知識の構築を正式に「覆し」始めた。 OpenAI は、理論コンピューター、純粋数学、理論物理学の 3 つの主要分野に核爆弾を投下しました。
これは、その 1 つではないにしても、今年最も爆発的なテクノロジー ニュースかもしれません。
クロードは、もしこれらの結果が真実であれば、今日は数学と理論コンピューティングの歴史の中で最も重要な日になるだろうと率直にさえ言いました。
それらの中で、数学的ブレークスルーは、フィールズ賞受賞者の王紅氏による掛谷予想に関する以前の研究と関連性が高く、物理的なブレークスルーは 3 つの中で最も重要である可能性があり、ノーベル賞受賞者の陳寧楊氏が残した問題を解決する可能性があります。
今回は、コンピューター分野における画期的な進歩について話します。つまり、指数関数的時間の仮定は成り立ちません。
クロード氏によれば、これはチューリング賞レベルの破壊的な成果であり、「もしこの発言が正しければ、コンピュータサイエンスが変わることになる」という。
現 OpenAI 研究者であり、元 Microsoft 人工知能担当副社長で著名な科学者である Sebastien Bubeck は、これを「私がこの 20 年間で見た最大の驚き」と賞賛しました。
さらに、同日、2 つの AI がほぼ同時にこの画期的な成果を発表しました。
AI の 2 つの巨人である OpenAI と Anthropic は、自社の内部モデルが 27 年間理論的なコンピューター サイエンスを支配してきた「指数関数的時間仮説」(ETH) を覆したとほぼ同時に発表しました。
さらに恐ろしいのは、Anthropic がダンプした論文の中で、コア アルゴリズムが内部モデル Claude によって構築されたことが明確にマークされていることです。
人間の介入はゼロ
状況に応じて独自に推測されます。人類科学の歴史に残るかもしれないこの論文には、署名された唯一の著者であるクロードがいます。
理論上のコンピューターの世界の「空」が落ちました。これはどういう意味ですか？
簡単に言うと、1999 年に
指数関数的時間仮説 (ETH)
カリフォルニア大学サンディエゴ校のラッセル・インパリアッツォとラマモハン・パトゥリによって提案されました。これは、n 個のスイッチを備えたコンビネーション ロックと考えることができます。これが 3SAT の問題です。
半世紀にわたり、数え切れないほどの非常に賢い頭脳がロックを解除しようと最善を尽くしてきましたが、誰も突破できないことは 1 つあります。
ロックを解除する時間は、スイッチの数が増えるにつれて常に「指数関数的に」急増します。
たとえば、ロックに n 個の数字 (各数字は 1 ～ 9) を入力する必要があるとします。各位置には 9 つの選択肢があるため、合計で 9ⁿ の可能性があり、これは 9 倍、n 回になります。
9ⁿ の可能性をすべて調べることで、このパズルを解くことができます。しかし、この方法は非常に非効率です。n = 100 個の数字を埋める必要がある数独パズルの場合、世界中のすべてのコンピューターを使用したとしても、太陽が冷めるまで待たなければなりません。
人々は長い間、n で実行時間が 9ⁿ よりも遅くなるアルゴリズムを見つけようと試みてきましたが、成功しませんでした。
1999 年、学者たちはこの集合的直観を正式な仮説にまとめました。
3SAT には準指数関数的な時間アルゴリズムは存在しません。
速度を少し改善することはできますが、この「指数関数の壁」を超えることはできません。これは物理学における「光の速度は超えられない」のと同じです。
この推測は 20 年以上にわたって提案されてきました。過去には、ETH の確立に基づいて、さまざまなコンピューティング問題の複雑さの下限を研究するために何百もの論文が使用されてきました。
グラフ理論や組み合わせ最適化からデータベースや計算生物学に至るまで、多くの研究はこの仮定に基づいています。
リーマン予想が覆されると、それは整数論の問題になります。もしETHが覆されるとしたら、それは複雑さとパラメータ化されたアルゴリズムに起因するでしょう。
ETH の重量が「
P vs NP
」に達していません 「あるいは、リーマン予想の千年紀レベル。しかし、これは P≠NP よりも強力でより具体的です。ETH が確立されれば、P≠NP を導き出すことができます。しかし、ETH がひっくり返った場合、P=NP を導き出すことはできません。
ETH に依存する条件付き研究の結論の多くは再評価する必要があります。
AI の分野で新たな「被害者」が現れました—
グループには仲間もいます。彼が以前に書いた論文はETHの設立を前提としたものでした。
現在、この前提は失われている可能性があり、論文の結論を再検討する必要があります。
あなたが問題の研究、論文の執筆、証明の作成に数年を費やし、その分野の学者でさえ (トゥーリ教授など) 20 年以上この仮説を研究していると想像してください。
ある日、AI モデルは、誰もが信じてきた前提が間違っている可能性があることを告げます。
科学研究のルビコン川を渡る: 単独著者クロード
劇的なシーンがすぐに起こりました。
OpenAI の社長である Greg Brockman はちょうど公式発表を投稿し、彼の古いライバルである Anthropic も同じタイトルの論文を発表したばかりです。
彼はあまりにも攻撃的だったので、その場でクラッシュしてしまいました。
アントロピック氏はこう言いました: 偶然ですが、これは事実ではありません。クロード内部モデルは
10 月 16 日
にリリースされました。 独自にETHを覆しました！
さらに、Anthropic は紙のページに「ソース ステートメント」を残しました。
コア アルゴリズムは 10 月 16 日にクロードの内部研究モデルによって発見され、人間による入力なしで 1,400 万の出力トークンを消費しました。
これは、
AI が科学研究のルビコン川を完全に渡ったことを意味します
——もはや人間の道具ではなく、本当の「第一著者」になってしまったのです。1,400 万トークンの概念は何ですか? 『三体問題』の完全版には約 900,000 語が収録されています。 1,400万トークンは、クロードが「三体問題」の分厚い草稿十数冊を一気に推理するのに相当します。
評価後、多くの一流の学者は次のように述べています。これは、人間の優秀な博士研究員の 1 ～ 2 年間の科学研究を、食べたり飲んだり眠ったりせずに数日間で完了する AI モデルに相当します。
！ここ数日間、クロードは自ら道を探索し、自ら公式を導き出し、自ら論理を検証し、さらには国境を越えて不人気な数学ツールを使用し、ついに人類の前に証明を提示しました。
今回は、「AI が数学者の文献検索を支援する」でも、「AI がオリンピックの問題を正解した」でもありません。
これは、人類の最もハードコアで最も純粋な理論的分野を単独で突破する AI です。
創設者は一晩起こされ、数学者はすぐに体重を減らすために「監査人」に変身しました
AI が覆したと言ったら、それを覆しますか?もしかしてAIが「真面目にくだらない話をしている（幻覚）」のでしょうか？
最も魔法のようなシーンが起こりました。潔白を証明するために、2 社は PDF を配布するだけでなく、
無駄のない正式な証明コード
も公開しました。 。リーンは「無私の電子レビュー担当者」です。論理的なジャンプがあった場合でも、直接エラーが報告されます。コードがスムーズに実行できるということは、基礎となるロジックがエラーの可能性をほぼブロックしていることを意味します。 「機械検証可能」な書類を渡すことは、AI の揺るぎない自信です。
しかし、これは証明の正しさを完全に裏付けるものではありません。
ETH 予想の 2 人の創始者であるラッセル・インパリアッツォとラマモハン・パトゥリは、緊急にカミングアウトするよう求められたと言われています。
27 年前、2 人の学者が推測を書き留めました。 27年後、彼らはAIがどのようにそれを覆したかを確認するために目覚めました。
これはおそらく学問史上最も複雑な感情です。
現在、この 2 人の専門家は、MIT や他の大学のトップチームと協力してコードを 1 行ずつレビューしています。
同時に、別の前線も急速に前進しています。
AI によって作成されたこの 60 ページを超える「エイリアン」の証拠に直面すると、人間の脳がそれを読むのは非常に困難です。
NVIDIA シニア AI アーキテクト Shiva Kintali は、一夜にして OpenAI のオリジナルの 60 ページの ETH 改ざん証明書を 22 ページの合理化されたバージョンに圧縮しました。
彼は AI の退屈な手順を省略し、最適な対数係数を追求しませんでした。彼は基本的な記述をきれいに改ざんし、計算例を追加することだけを目指しました。
彼の目標は 1 つだけです。
「人間の同僚に真に理解してもらう」
今、前例のない学術的スペクタクルが出現します。
AI は困難な問題に取り組む責任があります。AI は 27 年間誰も開けなかった扉を数日で開きます。
人間は、AI の長い推論を人間が理解して前進し続けることができる知識に洗練し、消化する責任を負います。
今度は人間が AI の宿題を採点し、効率化する番です。
基礎科学研究の「対象と対象の変化」
2023 年 3 月には、OpenAI はセンセーショナルな「AI が雇用市場に与える影響に関する予測レポート」を発表しました。このリストで、
「AI によって最も影響を受ける仕事」のトップに輝いたのは、驚くべきことに数学者です。
。
当時、ほとんどの人はこれを嘲笑しました。数学は人間の最も厳密な論理を必要とします。不正行為について多くを語る AI が、どうして理論的な数学を実行できるのでしょうか?
しかし、ちょうど 3 年後、一夜にして ETH が AI によって改ざんされると、掛谷予想はモデルによって次々と破られました...
3 年前に発射されたこの弾丸は、ついに人類の理論研究の標的に命中しました。
これは科学者たちが一斉に職を失うことを意味するのでしょうか?いいえ。
北京大学の卒業生で学者の徐偉傑氏が 3 年前に観察したように、
AI はあらゆる分野を単純かつ粗雑に「置き換える」のではなく、その形を変えるでしょう。将来の科学研究では、現実世界の課題や他の分野と深いつながりを築くことができる人々に大きな報酬が与えられるでしょう。
カメラの発明後と同じように、画家たちは「誰がより似た絵を描くか」を競う必要がなくなり、印象派と現代美術が誕生しました。
AI が「計算と証明」という大変な作業を引き継ぐとき、人間は最終的に貴重なエネルギーをより根本的な問題に費やすことができます。
探求する価値のある次の質問を探し、分野を超えて現実のつながりを確立することができます。
27 年前、二人の学者が ETH 予想を書いたとき、それを終わらせるのが人間ではないということは想像もしていませんでした。
予想外なことに、2 つの AI が同じ日に試験を提出することになりました。
「世界は AI によって変化しているのではなく、すでに変化しています。」
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