Mais três resultados de matemática e ciências do OpenAI Trumpet, juntamente com um novo plano para publicá-los

Olha, todos temos certeza de que o 3-SAT não pode ser resolvido em tempo polinomial. Então, quando isso acontecer – como acontece várias vezes ao dia – todos nós sabemos a quem recorrer. Diga comigo: a hipótese do tempo exponencial (ETH). Quero dizer, claro, isso também não foi comprovado, mas nos dá uma boa ideia de quanto tempo não polinomial algo vai levar.

Ou será que é??? Porque a OpenAI afirma ter acabado de refutar toda a ETH. De volta à prancheta, pessoal!

Na verdade, estou apenas parafraseando um vídeo do YouTube sobre a ETH (provavelmente mal) e não tenho ideia do que estou falando. Mas se você é um cientista da computação teórico que trabalha com otimização e algoritmos, isso é importante. E a OpenAI está reivindicando este e dois outros avanços em seu mais recente despejo científico.

Além de acreditar que seus modelos de IA refutaram a ETH, a OpenAI afirma ter resolvido algo do estudo de ondas e harmônicos chamado “a conjectura de Kakeya”, encontrando uma nova prova para todas as dimensões em algo chamado “a conjectura de suavização local”.

Mas não fique muito relaxado pensando em todas essas ondas suaves, porque na física, a OpenAI também acha que tem uma prova de “certas teorias de campos quânticos interagindo contendo campos de calibre e férmions em quatro dimensões, incluindo Cromodinâmica Quântica (QCD) e uma conclusão unificada do Modelo Padrão da física de partículas”. Sim, você leu certo: campos de medição e férmions!

Quando a OpenAI despejou 377 resultados matemáticos no GitHub no início deste mês, sua postagem no blog incluía partes que pareciam um pouco defensivas, incluindo linguagem sobre como a OpenAI “capacitaria os cientistas com capacidades de última geração” e trabalharia para “lançar com responsabilidade o modelo que produziu esses resultados”. Um grupo consultivo com o qual trabalhou já havia se manifestado contra uma empresa privada que usava modelos internos de IA não divulgados para obter resultados inovadores, e a OpenAI aparentemente fez isso.

Desta vez, a OpenAI garante ao leitor que a OpenAI não “busca crédito acadêmico pelas descobertas produzidas por nossos modelos internos”. E, aparentemente, para esse fim, tem um plano que espera dispersar as descobertas geradas pela IA – e, portanto, o crédito – para as comunidades de matemática e física. Mas é um plano que, levado ao extremo, pode lembrar Immortan Joe do filme Mad Max: Estrada da Fúriadispersando água para seus súditos ressecados.

A OpenAI está lançando textos gerados por modelos e afirma que eles são “melhor compreendidos como uma forma de dados brutos de pesquisa” e que a tarefa das comunidades matemáticas e científicas será “converter esses dados brutos de pesquisa em compreensão científica”.

Os resultados matemáticos, diz a OpenAI, foram “formalizados” ou “verificados” no Lean, uma ferramenta assistente de prova destinada a reduzir a necessidade de verificar e reverificar o trabalho. A confiança no Lean já tem sido um problema para a OpenAI, uma vez que os leitores humanos que pesquisavam a solução Lean verificada da OpenAI – supostamente – para o Problema do Milênio Navier-Stokes, ficaram preocupados com o fato de o Lean ter verificado uma afirmação mais fraca do que o que foi inicialmente escrito no que a OpenAI publicou.

Em meio a essas dificuldades crescentes, a OpenAI diz que já “estendeu a mão para especialistas externos” – muitas vezes os mesmos estudiosos sobre cujo trabalho os modelos estão sendo construídos – e diz que quer que eles atuem como “pastores”, que reunirão grupos que irão então converter esses resultados de IA em, bem, novo conhecimento humano. Embora na postagem do blog, a OpenAI reconheça que “a escolha dos pastores iniciais necessariamente molda quem se envolve primeiro e cria assimetria de informações”.

Pelo que vale, algumas das informações “brutas” estão agora no GitHub – mas não todas. O grupo que trabalha com física, por exemplo, decidiu, diz OpenAI, “adiar o lançamento dos artefatos produzidos pela IA e, em vez disso, trabalhar na redação deles próprios”.