OpenAI publie des preuves par IA pour des centaines de grands problèmes mathématiques

En bref: OpenAI a publié 372 preuves et résultats mathématiques majeurs, résolvant des problèmes ouverts de longue date avec l'aide de l'intelligence artificielle. Les mathématiciens humains se lancent maintenant dans une course pour lire, vérifier et comprendre ces preuves complexes générées par l'IA.

Imaginez passer toute votre carrière à essayer de gravir une haute montagne intellectuelle, pour qu'une machine vous téléporte soudainement directement au sommet enneigé dans le noir.

Ce qui s'est passé, en mots simples

OpenAI a publié 372 résultats et preuves mathématiques majeurs après qu'un groupe consultatif de mathématiciens les a recommandés. Parmi ceux-ci figurait une preuve de la conjecture des jeux uniques de Subhash Khot, un problème sur lequel la théoricienne de la complexité Dana Moshkovitz a travaillé toute sa carrière. Le modèle d'IA a utilisé environ trois heures de calcul au niveau de GPT-Pro par problème et a résolu avec succès environ 5 pour cent des quelque 8 000 problèmes ouverts de longue date sur lesquels il a été testé. Bien que des certificats Lean soutiennent certains des résultats, les mathématiciens humains soulignent que les articles générés par l'IA sont mal écrits, difficiles à lire et donnent l'impression d'avoir été écrits par quelqu'un sous l'emprise de psychédéliques.

Points clés

Des centaines de problèmes ouverts résolus OpenAI a publié 372 résultats révolutionnaires en mathématiques et en informatique théorique, incluant une preuve de la conjecture des jeux uniques et des progrès sur d'autres grands problèmes.
Décalage de la compréhension humaine Bien que des vérifications informatiques telles que les certificats Lean existent pour certains résultats, aucun humain n'a encore pleinement compris la plupart de ces nouvelles preuves, lançant une course pour les déchiffrer.
Faible taux de réussite par tentative Le modèle d'IA a tenté environ 8 000 problèmes et en a résolu avec succès environ 5 pour cent, utilisant approximativement trois heures de calcul au niveau de GPT-Pro pour chaque problème résolu.
Différents modèles de publication OpenAI a balancé 372 articles non digérés au monde pour que quiconque puisse les trier, tandis qu'Anthropic a choisi de laisser des chercheurs humains spécifiques rédiger et annoncer des versions digérées de ses découvertes.

Termes expliqués

Théoricien de la complexité — Un scientifique qui étudie les limites fondamentales et la difficulté de résoudre des problèmes informatiques et mathématiques. Exemple: Un théoricien de la complexité comprend pourquoi certains casse-têtes informatiques prennent des milliards d'années à résoudre alors que d'autres prennent de simples secondes.
Conjecture des jeux uniques — Une proposition majeure en informatique sur la difficulté de trouver des solutions approchées à certains problèmes d'optimisation. Exemple: Essayer de trouver le moyen absolument le moins cher de livrer des colis à travers un pays immense soumis à un trafic intense.
Certificat Lean — Un fichier de vérification formel vérifié par ordinateur qui prouve qu'un argument mathématique est logiquement solide. Exemple: Un arbitre numérique en mathématiques qui vérifie chaque étape de la solution d'un casse-tête pour s'assurer qu'il n'y a pas de tricherie ou d'erreurs logiques.
Complexité de requête quantique — Une mesure du nombre de questions qu'un ordinateur quantique doit poser pour trouver une information spécifique. Exemple: Poser plusieurs questions par oui ou par non à une boîte de recherche magique pour trouver une seule bille cachée.

Pourquoi c'est important

Ces avancées de l'IA fournissent des solutions à des problèmes de mathématiques théoriques et d'informatique sur lesquels des experts humains ont passé des décennies à travailler. Elles ouvrent une nouvelle ère où l'intelligence artificielle peut générer des preuves complexes, modifiant la manière dont la recherche mathématique est menée.

Ce que l'on ne sait pas encore

Il reste à savoir si toutes les preuves générées par l'IA sont entièrement correctes ou solides, les humains ne faisant que commencer la tâche difficile de les lire. L'IA n'a résolu qu'environ 5 pour cent des problèmes ouverts qu'elle a tentés, et des défis majeurs comme l'hypothèse de Riemann restent non résolus.

D'après un article de Scott Aaronson (UT Austin). Ceci est une explication indépendante, rédigée avec nos propres mots et l'aide d'une IA ; Scott Aaronson (UT Austin) ne l'a ni relue ni approuvée. Consultez l'original pour tous les détails.