OpenAI va Anthropic eksponensial vaqt gipotezasining qaytarilganini e’lon qildi: bu kompyuter fani uchun nimani anglatadi

ETH gipotezasining qaytarilishi va Anthropicning munosabati

OpenAI uch yirik matematik masalaning yechimini e’lon qildi; ularning biri — eksponensial vaqt gipotezasi (ETH)ning kutilmagan qaytarilishi bo‘ldi. ETH — kompyuter fanining ayrim masalalar asosiy jihatdan qanchalik qiyin hisoblanishini ifodalovchi uzoq yillik faraz edi. Laboratoriyaning oldingi e’lonlari kabi, ilmiy hamjamiyat ham buni hayrat va xavotir aralash munosabat bilan qabul qildi: Anthropic matematigi Levent Alpöge OpenAI allaqachon mavjud ishlarga tayanayotganini taxmin qildi, bir necha soatdan so‘ng esa Anthropic ETH gipotezasini qaytarish bo‘yicha o‘z ishini e’lon qildi.

ETH nima va nima uchun muhim

ETH P va NP masalalar sinfiga tegishli: olimlar o‘n yillar davomida yechimini tekshirish oson (NP) bo‘lgan har qanday masalani yechish ham xuddi shunchalik oson (P) bo‘lishi mumkinligini tushunishga harakat qilmoqda. Oddiy misol — sudoku: tayyor yechimni tekshirish tez, biroq uni topish ko‘p vaqt oladi. Kriptografik tizimlar aynan shu tamoyilga qurilgan — kalit bor bo‘lsa, xabarni ochish oson, shifrni buzishga qaratilgan samarali hujum esa juda ko‘p vaqt talab qiladi. Olimlarning aksariyati P ≠ NP deb hisoblaydi va ETH bunga dalil bo‘lib kelgan edi: u murakkab mantiqiy masalalarning ma’lum sinfida o‘zgaruvchilar soni oshgani sari eng tez algoritm ham eksponensial darajada ko‘proq vaqt talab qilishini bildiradi. OpenAI va Anthropicning da’volari shundan iboratki, ularning modellari bunday masalalarni «subeksponensial» vaqtda — ilgari mumkin deb hisoblanganidan tezroq yechadigan algoritmlarni topgan. Agar bu to‘g‘ri bo‘lsa, ETH qaytarilgan bo‘ladi va, ehtimol, umuman olganda P = NP bo‘lishiga olib keladigan algoritmlar yo‘li ochilgan.

Hamjamiyat tekshiruvni qanday tashkil etmoqda

Bu safar OpenAI natijalarni e’lon qilish tartibini uch fan uchun har xil qurdi: matematiklarga ish GitHub’ga taqdim etildi, kompyuter olimlari ishchi guruh tuzib, isbotlarni ommaviy e’lon qilishni va konferensiya moliyalashtirishni so‘radi, fiziklar esa o‘z natijalarini qanday tartibda e’lon qilishni belgilaydigan guruh yaratdi. Kompyuter fani tomonidan beriladigan javobni tashkil etishda MIT professori Ryan Williams yetakchilik qilmoqda; u ilgari OpenAI yondashuvini tanqid qilib, oktyabr oyidagi isbotlarni GitHub’ga tashlashni «matematiklarga qarshi DDOS hujumi»deb atagan edi. Baribir, u hamkorlikka rozi bo‘ldi: laboratoriya undan, shuningdek, ETH gipotezasining 1999-yilgi mualliflari — UC San Diego universitetidan Russell Impagliazzo va Ramamohan Paturidan yechimni talqin qilishda yordam so‘radi. Birinchi qadam olimlarga fikr-mulohaza bildirishga chaqiruvchi ochiq xat bo‘ldi va sun’iy intellektning ularning ishidagi o‘rniga oid me’yorlarni muhokama qilish bo‘ldi. «Isbotning ba’zi qismlarini odatiy, rutin ish deb atash mumkin, ammo ikki-uch begona qism bor — aynan ular meni shu fikrga keltirdi: bu butun hamjamiyat birgalikda ishlashi kerak bo‘lgan masala», — dedi Williams TechCrunch’ga.

Oqibatlar: kriptografiyadan ilmiy ishlarni qayta ko‘rib chiqishgacha

O‘tgan o‘n yillikda ETH ko‘plab ilmiy ishlarga kiritilgan edi va agar laboratoriyalarning da’volari tasdiqlansa, ularni qayta ko‘rib chiqishga to‘g‘ri keladi — bu Williamsning OpenAI’dan konferensiyani qo‘llab-quvvatlashni so‘raganining bir sababi. Ilmiy masalalardan oldin kiberxavfsizlik masalalari turibdi: takomillashgan algoritm ma’lum uzunlikdagi kalitlarga ega kriptotizimlar buzilishi mumkinligini anglatishi mumkin. Williams OpenAI ilmiy rahbari Dan Roberts’dan ular kriptotizimlarga ta’sirni tekshirganmi, deb birinchi navbatda shuni so‘raganini aytadi; uning so‘zlariga ko‘ra, ular tekshirishgan va zaifliklar yaratilmasligiga yetarli darajada ishonch hosil qilgan. O‘zi Williams ehtiyotkor: «Har bir kompyuter olimi, ehtimol, P = NP ehtimollik vaznini biroz oshirishi kerak, ammo bu vazn har bir kishida har xil bo‘ladi. Bu qiyin NP masalalari qanchalik tez yechilishi haqidagi ko‘plab intuitsiyalarimizni shubha ostiga qo‘yadi. Lekin, ehtimol, bu yakuniy javob emas — OpenAI algoritmi mumkin bo‘lgan eng yaxshi algoritm bo‘lishi dargumon».