წამყვანი AI ლაბორატორიების განცხადებით, მათ ექსპონენციალური დროის ჰიპოთეზა უარყვეს: რას ნიშნავს ეს მეცნიერებისთვის?

OpenAI-მ გამოაქვეყნა სამი მნიშვნელოვანი მათემატიკური პრობლემის გადაჭრის გზები, რომლებიც მკვლევარებს დიდი ხნის განმავლობაში აწუხებდათ. ერთ-ერთი მათგანი ეხება ექსპონენციალური დროის ჰიპოთეზის (ETH) მოულოდნელ უარყოფას. ეს ჰიპოთეზა კომპიუტერულ მეცნიერებაში მყარ დაშვებას წარმოადგენს და დიდ როლს ასრულებს იმის გაგებაში, თუ რა მიიჩნევა რთულად გამოსათვლელად.

როგორც წამყვანი ლაბორატორიების მიერ ადრე გამოქვეყნებული მტკიცებულებების შემთხვევაში, სამეცნიერო საზოგადოების რეაქცია აღფრთოვანებისა და შეშფოთების ნაზავი იყო. Anthropic-ის მათემატიკოსმა, ლევენტ ალპოგემ, მიანიშნა, რომ OpenAI თავის გადაწყვეტილებებს უკვე არსებულ ნამუშევრებზე აფუძნებდა, რის შემდეგაც, რამდენიმე საათში, Anthropic-მა ETH-ის საკუთარი უარყოფა გამოაქვეყნა.

OpenAI-ს პროცესი ვითარდება და ამჯერად ლაბორატორიამ მასალების გამოქვეყნება სხვადასხვა დისციპლინისთვის განსხვავებულად დაგეგმა: მათემატიკოსებმა ნამუშევარი GitHub-ზე მიიღეს; კომპიუტერულმა მეცნიერებმა შექმნეს სამუშაო ჯგუფი, მოითხოვეს მტკიცებულებების საჯაროდ გაზიარება და OpenAI-სგან კონფერენციის დაფინანსება შედეგების განსახილველად; ხოლო ფიზიკოსებმა ჩამოაყალიბეს ჯგუფი, რომელიც თავად განსაზღვრავს მათი შედეგების გამოქვეყნების ფორმას.

MIT-ის პროფესორი რაიან უილიამსი არის ის კომპიუტერული მეცნიერი, რომელიც ამ ახალ აღმოჩენაზე თავისი სფეროს რეაგირებას უწევს ორგანიზებას. უილიამსი, რომლის ნამუშევრებიც გამოთვლითი სირთულის საკითხებზეა ფოკუსირებული, წარსულში აკრიტიკებდა OpenAI-ს მიდგომას და ოქტომბრის დასაწყისში მათ მიერ მტკიცებულებების გამოქვეყნებას „მათემატიკოსებზე DDOS შეტევა“ უწოდა. თუმცა, მან გადაწყვიტა ლაბორატორიებთან თანამშრომლობა, რათა ხელი შეუწყოს დარგისთვის სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი იდეების მართვას.

გაქვთ თუ არა შეხება P vs NP საკითხთან?

ETH არის უფრო ფართო კლასის პრობლემების ნაწილი, რომელიც ცნობილია როგორც P vs NP. ეს საკითხი ათწლეულების განმავლობაში აინტრიგებს კომპიუტერულ მეცნიერებასა და სხვა სფეროებს. გამარტივებულად რომ ვთქვათ, მკვლევარები ცდილობენ გაარკვიონ, შეიძლება თუ არა ნებისმიერი პრობლემა, რომლის გადაწყვეტის შემოწმებაც მარტივია (NP), ასევე მარტივად გადაიჭრას (P).

ამის მარტივი მაგალითია თამაში სუდოკუ: მას შემდეგ, რაც თავსატეხის ამოხსნა მზად არის, მისი სისწორე სწრაფად მოწმდება, მაგრამ თავად ამოხსნის პოვნა დიდ დროს მოითხოვს. ეს დინამიკა მრავალი მნიშვნელოვანი პრობლემისთვისაა დამახასიათებელი და სწორედ ეს პრინციპი უდევს საფუძვლად კრიპტოგრაფიულ სისტემებს: როდესაც გაქვთ დაშიფრული შეტყობინების გასაღები, მისი წაკითხვა მარტივია, მაგრამ ეფექტური კოდის რეალური გატეხვა იმდენად დიდ დროს მოითხოვს, რომ ეს პროცესი აზრს კარგავს.

თუმცა, მეცნიერებს ჯერ კიდევ არ დაუმტკიცებიათ, არის თუ არა ეს ყოველთვის ასე. „P = NP ნიშნავს, რომ თქვენ არამხოლოდ სუდოკუს ამოხსნების შემოწმება შეგიძლიათ, არამედ მათი პირდაპირ გენერირებაც,“ — განმარტავს უილიამსი. „P = NP ამტკიცებს, რომ ეს სიმართლეა ყველა იმ პრობლემისთვის, რომლის სწრაფად შემოწმებაც შესაძლებელია. ეს ზედმეტად კარგად ჟღერს იმისთვის, რომ სიმართლე იყოს.“

სწორედ ამიტომ, მეცნიერთა უმეტესობა უშვებს, რომ P ≠ NP. ექსპონენციალური დროის ჰიპოთეზა (ETH) ამის მტკიცებულებას იძლეოდა. იგი ამბობს, რომ ყველაზე სწრაფ კომპიუტერულ ალგორითმსაც კი ექსპონენციალურად მეტი დრო სჭირდება გამოსავლის საპოვნელად, როდესაც ცვლადების რაოდენობა იზრდება კონკრეტული ტიპის რთულ ლოგიკურ თავსატეხებში.

OpenAI-სა და Anthropic-ის მტკიცებით, მათმა მოდელებმა შექმნეს ალგორითმები, რომლებიც ამ თავსატეხებს „სუბ-ექსპონენციალურ“ დროში ხსნიან, რაც იმაზე სწრაფია, ვიდრე აქამდე შესაძლებლად მიიჩნეოდა. თუ ეს სიმართლეა, მათ შესაძლოა დაამტკიცეს ETH-ის მცდარობა და გზა გაუხსნეს ალგორითმებს, რომლებიც ზოგადად ასრულებენ P = NP პრინციპს.

სამომავლო სამუშაო კომპიუტერული მეცნიერებისთვის

ETH-ის სიმყარის გამო, იგი ბოლო ათწლეულის განმავლობაში მრავალ სამეცნიერო ნაშრომში იქნა გამოყენებული. თუ AI ლაბორატორიების პრეტენზიები დადასტურდება, ეს ნაშრომები გადახედვას საჭიროებს. უილიამსის თქმით, სწორედ ამიტომ მოითხოვა მან OpenAI-სგან კონფერენციის მხარდაჭერა — ეს გავლენას მოახდენს მრავალი მკვლევარის მუშაობაზე და საჭიროა იმის გარკვევა, თუ როგორ უნდა შეიცვალოს მეცნიერების საფუძვლები.

სამეცნიერო საკითხებთან ერთად, არსებობს კიბერუსაფრთხოების კითხვებიც. გაუმჯობესებულმა ალგორითმმა შესაძლოა ნიშნავდეს, რომ კრიპტოგრაფიული სისტემები, რომლებიც გარკვეული ზომის გასაღებებს ეყრდნობა, გატეხილად ჩაითვალოს. უილიამსმა OpenAI-ს მეცნიერების ხელმძღვანელს, დენ რობერტსს, ჰკითხა, შემოწმებული ჰქონდათ თუ არა ამის გავლენა კრიპტო-სისტემებზე. პასუხის თანახმად, მათ ჩაატარეს შემოწმება და დარწმუნებულნი არიან, რომ ეს აღმოჩენა ამჟამად უსაფრთხოების დარღვევას არ იწვევს.

სამეცნიერო აღმოჩენების ეს ახალი AI პარადიგმა ჯერ კიდევ ჩამოყალიბების პროცესშია. მიუხედავად გარკვეული შეშფოთებისა, განსაკუთრებით მეცნიერთა მომავალი თაობის მომზადებასთან დაკავშირებით, უილიამსი ოპტიმისტურად არის განწყობილი. მისი თქმით, ხელოვნური ინტელექტი ადამიანებს აიძულებს იყვნენ უფრო ამბიციურები თავიანთ საქმიანობაში: „თუ ყველაფერი, რაზეც ადრე ვმუშაობდი, ახლა AI-სთვის ადვილად მისაღწევია, როგორ შემიძლია ავწიო თამასა იმ სამეცნიერო კითხვებისთვის, რომელთა დასმაც მსურს?“