OpenAI, yapay zekasının ETH’yi yanlış olduğunu kanıtladığını söylüyor ama kastettiği ETH kripto yatırımcılarının düşündüğü şey değil.
Şirket, modellerinin 1999’dan kalma bir bilgisayar bilimi varsayımı olan Üstel Zaman Hipotezi’ni çürütmenin yolunu bulduğunu belirtiyor.
Bunun ne anlama geldiği ve matematikçilerin konuya nasıl yaklaştığı aşağıda.
OpenAI ETH’nin yanlış olduğunu söylediğinde Crypto Twitter beklenen tepkiyi verdi. X’te Takumi adlı kullanıcı “Allah belanı versin algo trader’lar $ETH’yi katletti” diye yazdı, Andrew Jiang ise “Bu çıkalı beri Vitalik çok sessiz” diye espri yaptı.
Sakin olun. Söz konusu ETH, Ethereum’un fiyatı ya da kurucu Vitalik Buterin ile ilgisi olmayan, 1999’dan kalma bir bilgisayar bilimi varsayımı olan Üstel Zaman Hipotezi. Kripto meraklıları rahat nefes alabilir.
OpenAI, yapay zekasının hipotezin etrafından dolaşmanın yolunu bulduğunu iddia eden 67 sayfalık makale yayınladı ve hipotezi öneren isimler şimdi çalışmayı inceliyor.
Bilgisayar bilimcileri Russell Impagliazzo ve Ramamohan Paturi, Francis Zane ile birlikte ETH’yi önerdi. ETH’ye göre 3-SAT adı verilen klasik mantık bulmacası — üçlü kuralları sağlayan doğru-yanlış ayarlarını bulma — her kombinasyonu denemekten çok daha hızlı çözülemez. OpenAI’ye göre yüzlerce makale bu varsayımı kullanarak grafik teorisi, hesaplamalı biyoloji, veritabanları ve geometrideki problemlerin hızlı çözülemeyeceğini gösteriyor.
Başka bir deyişle ETH, bilgisayarların muhtemelen asla hızlı yapmayacağı şeylerin bir haritası ve OpenAI modelinin bunu yeniden çizdiğini söylüyor. Şirket blogunda “ETH’nin çürütülmesi bu görevlerin ne kadar daha hızlı hale gelebileceği sorusunu yeniden açıyor” diye yazdı, “ve daha iyi algoritmalar arayışına rehberlik edebilir.”
Makale 17 Ekim tarihli ve 25 Ekim’de revize edilmiş. Rastgelelik içermeyen deterministik bir algoritma tanımlıyor; bu algoritma söz konusu bulmacaların her tatmin edici atamasını alt-üstel zamanda sayıyor, yani iş yükü değişken sayısında herhangi bir üstel fonksiyondan daha yavaş büyüyor. Çözümleri saymak, var olup olmadığını belirlemekten daha zor; dolayısıyla daha zor iş kolay olanı da beraberinde getiriyor.
OpenAI, yapay zekasının çürütmeyi 16 Ekim’de bulduğunu ve 17 Ekim’de her mantık adımını mekanik olarak doğrulayan yazılım Lean’de formallaştırıldığını söylüyor. Her ikisi de GitHub’da yer alıyor; bu, şirketin bu ay yayımladığı 722 matematik makalesiyle aynı rota. Bu makalelerden yalnızca 162’sinin bilgisayar kontrollü ana sonucu vardı.
Impagliazzo, Paturi ve MIT’li Ryan Williams bağımsız incelemeyi yönetiyor ve rollerine temkinli yaklaşıyor. Üçlü açık bir mektupta “Katılımımızın iddia için bir onay olarak görülmemesi gerekiyor” diye yazdı ve ekledi: “Bu önemdeki bir sonuç dikkatli, bağımsız bir incelemeyi ve başkalarının yeniden inşa edebileceği, sorgulayabileceği ve üzerine inşa edebileceği bir anlayışı gerektirir.”
OpenAI, katılımcıların gizlilik anlaşması imzalamadığını ve ücretsiz çalıştığını söylüyor; şirket tüm ham verilerin yayımlanmasına ve sonuç üzerine bir konferans finanse etmeye razı oldu.
Pratik faydalar uzak görünüyor. OpenAI “Böyle algoritmalar bulmak ve teorik ilerlemeleri pratik iyileştirmelere dönüştürmek önemli ölçüde daha fazla araştırma gerektirecek” diye yazdı. Makale ayrıca sonucun her NP probleminin alt-üstel zamanda çözülebileceğini göstermediğini belirtiyor; dolayısıyla P’ye karşı NP sorusu açık kalıyor.
Sade anlatımla P, bilgisayarların verimli çözebildiği problemler sınıfı; NP ise önerilen çözümleri verimli doğrulanabilen problemler sınıfı. Yani her cevabı kolay doğrulanabilen problemin cevabı da kolay bulunabilir mi sorusu açık kalıyor.
Anthropic de matematik yarışında geri kalmamak için Claude’a atfedilen “A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT” başlıklı ve 26 Ekim tarihli bir makale paylaştı. ETH problemini de ele alan depoda, iç araştırma Claude modelinin algoritmayı keşfettiği belirtiliyor ve “sonuç tamamen asimptotik; formülleri pratikte çözmekle ilgili bir şey söylemiyor.”
Claude, eylülde Lean’de Fermat’ın Son Teoremi’ni formallaştırmıştı ve matematikçi Terence Tao bu tür örtüşmenin geleceğini görmüştü. Tao eylülde yazdığı yazıda “Birinin bir problem üzerinde çalıştığına dair söylentinin bile, orijinal araştırma projesi tam potansiyeline ulaşamadan önce sorunu ezmek için büyük bir yapay zekâ destekli çabanın tetiklenmesine neden olduğunu gördük” dedi.
OpenAI’nin Simons Vakfı’na yaptığı son 5 milyon dolarlık katkı, yapay zekâ üretimi sonuçların incelenmesini ve üzerine inşa edilmesini desteklemek için atölyeler, konferanslar ve özel programları finanse edecek.
