Resumen:
¿Recuerda a principios de este mes, cuando los matemáticos acusaron a OpenAI de intentar tomar la delantera y competir por los resultados de un problema matemático ultradifícil, lo que sumió a la empresa en una protesta pública? Según personas familiarizadas con el progreso de la investigación, el hecho es que OpenAI está muy cerca de resolver otro problema matemático del Premio del Milenio. El problema del Premio del Milenio incluye un total de siete desafíos matemáticos famosos, y la cuestión previamente controvertida de la existencia y suavidad de la ecuación de Navier-Stokes es uno de ellos.
La fuente dijo que los empleados de la empresa esperan que el próximo objetivo, la conjetura de Hodge, se demuestre en un período de tiempo relativamente corto. La conjetura de Hodge estudia si ciertas características geométricas de una geometría definida por ecuaciones polinómicas siempre pueden describirse mediante componentes algebraicos más simples. Sin embargo, OpenAI puede tardar más en anunciar los resultados de la prueba. El motivo es que la empresa está estudiando cómo cooperar con la comunidad matemática para publicar los resultados de forma adecuada y evitar otra crisis de relaciones públicas.
¿Por qué OpenAI está interesado en estos difíciles y difíciles problemas matemáticos? Al fin y al cabo, resolver este tipo de problemas es caro: demostrar previamente los resultados relacionados con la ecuación de Navier-Stokes puede haber costado millones de dólares. La fuente dijo que OpenAI utilizó una variante del modelo previamente entrenado de próxima generación (con nombre en código "Doug") para completar esta prueba.
Algunos investigadores de OpenAI creen que después de la ingeniería de software, las matemáticas son el siguiente área lógica a conquistar para modelos grandes. Los dos campos tienen características similares: ambos requieren un razonamiento lógico paso a paso y la mayoría de los resultados se pueden verificar automáticamente. Algunos investigadores incluso consideran que los cambios de automatización que se produjeron en el campo de la ingeniería de software el año pasado se repetirán en el campo de las matemáticas en los próximos 6 a 9 meses.
Además, superar problemas matemáticos difíciles también ayudará a los desarrolladores de IA a promover la automatización de la investigación sobre aprendizaje automático: el aprendizaje automático en sí implica muchas matemáticas. Este tipo de automatización es una parte importante de su objetivo de superación personal recursiva (la IA desarrolla de forma independiente nueva IA).
Probar la capacidad de modelos de vanguardia para resolver problemas matemáticos que nunca se han probado también puede ayudar a los investigadores a evaluar el nivel de progreso y las capacidades de razonamiento complejo de los modelos. Si el modelo puede resolver problemas difíciles como la ecuación de Navier-Stokes y la conjetura de Hodge, puede significar que también es capaz de resolver problemas igualmente difíciles en otros campos como la biología y la química.
Además, siempre que los resultados se publiquen sin causar una gran insatisfacción entre los matemáticos, estos avances también pueden crear nuevos hitos llamativos para OpenAI y servir como fichas publicitarias en la carrera por la superinteligencia artificial general, que es naturalmente beneficiosa para la empresa.
Comentarios