Resumen:
¡El mundo teórico de la informática también ha sido bombardeado por la IA! Anoche, la IA cruzó por completo el río Rubicón de la investigación científica y comenzó oficialmente a "derribar" la construcción del conocimiento humano. OpenAI arrojó bombas nucleares en los tres campos principales de la informática teórica, las matemáticas puras y la física teórica:
Esta puede ser la noticia tecnológica más explosiva de este año, si no una de ellas.
Claude incluso dijo sin rodeos que si estos resultados son ciertos, este será el día más importante en la historia de las matemáticas y la informática teórica.
Entre ellos, el avance matemático está muy relacionado con el trabajo anterior del ganador de la Medalla Fields Wang Hong sobre la conjetura de Kakeya, mientras que el avance físico puede ser el más importante de los tres y puede resolver los problemas dejados por el ganador del Premio Nobel Chen Ning Yang.
Esta vez voy a hablar de un gran avance en el campo de la informática: el supuesto del tiempo exponencial no se cumple.
Según Claude, se trata de un logro disruptivo del nivel del Premio Turing que "si la afirmación es correcta, esto cambiará la informática".
Sebastien Bubeck, actual investigador de OpenAI, ex vicepresidente de Inteligencia Artificial de Microsoft y científico distinguido, elogió esto como "la mayor sorpresa que he visto en 20 años".
Además, el mismo día, ¡dos IA anunciaron este avance casi al mismo tiempo!
OpenAI y Anthropic, dos gigantes de la IA, anunciaron casi al mismo tiempo que sus modelos internos habían anulado la "hipótesis del tiempo exponencial" (ETH) que ha dominado la informática teórica durante 27 años.
Lo que es aún más aterrador es que en el artículo que Anthropic lanzó, estaba claramente marcado que el algoritmo central fue construido por el modelo interno Claude
Cero intervención humana
deducido independientemente dadas las circunstancias.Este artículo, que puede pasar a la historia de la ciencia humana, tiene el único autor firmado, Claude.
El "cielo" en el mundo teórico de la informática se ha caído. ¿Qué quiere decir esto?
En pocas palabras, en 1999, la
Hipótesis del tiempo exponencial (ETH)
Propuesto por Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, Universidad de California, San Diego.Puedes considerarlo como una cerradura de combinación con n interruptores, que es el problema de 3SAT.
Durante medio siglo, innumerables cerebros extremadamente inteligentes han hecho todo lo posible para desbloquear la cerradura, pero nadie puede romper una cosa:
El tiempo para abrir la cerradura siempre se disparará "exponencialmente" a medida que aumenta el número de interruptores.
Por ejemplo, supongamos que es necesario llenar un candado con n números, cada número entre 1 y 9. Cada posición tiene 9 opciones, por lo que hay 9ⁿ posibilidades en total, lo que es 9 veces n veces.
Podemos resolver este rompecabezas agotando las 9ⁿ posibilidades. Pero este método es extremadamente ineficiente: para un Sudoku que requiere completar n = 100 números, incluso usando todas las computadoras del mundo, habría que esperar hasta que el sol se enfríe.
La gente ha intentado durante mucho tiempo, sin éxito, encontrar algoritmos cuyo tiempo de ejecución crezca más lento que 9ⁿ con n.
En 1999, los académicos escribieron esta intuición colectiva en una hipótesis formal:
No existe un algoritmo de tiempo subexponencial para 3SAT.
Puedes mejorar un poco la velocidad, pero nunca superarás este "muro exponencial". Esto es como "no se puede superar la velocidad de la luz" en física.
Esta conjetura se ha propuesto durante más de 20 años. En el pasado, se han utilizado cientos de artículos para estudiar los límites inferiores de complejidad de varios problemas informáticos basados en el establecimiento de ETH.
Muchos estudios, desde la teoría de grafos y la optimización combinatoria hasta las bases de datos y la biología computacional, se basan en esta suposición.
Si se revoca la hipótesis de Riemann, todo se reducirá a la teoría de números; Si se anula ETH, será debido a la complejidad y a los algoritmos parametrizados.
El peso de ETH no ha alcanzado “
P vs NP
"O el nivel del milenio de la Hipótesis de Riemann.Pero es más fuerte y más específico que P≠NP: si se establece ETH, se puede derivar P≠NP; pero si se anula ETH, no se puede derivar P = NP.
Es necesario reevaluar una gran cantidad de conclusiones de investigaciones condicionales que se basan en ETH.
Ha surgido un nuevo grupo de “víctimas” en el campo de la IA——
También hay un amigo en el grupo. Un artículo que escribió antes se basó en la premisa del establecimiento de ETH.
Ahora esta premisa puede haber desaparecido y es necesario reexaminar la conclusión del artículo.
Imagínese que ha pasado varios años estudiando un problema, escribiendo artículos y haciendo pruebas, e incluso académicos en un campo han estado estudiando esta hipótesis durante más de 20 años (como el profesor Tuli).
Un día, un modelo de IA te dice que la premisa que todo el mundo siempre ha creído puede estar equivocada.
Cruzando el Rubicón de la Investigación Científica: El único autor Claude
Una escena dramática ocurrió inmediatamente.
El presidente de OpenAI, Greg Brockman, acaba de publicar un anuncio oficial y su antiguo rival, Anthropic, acaba de publicar un artículo con el mismo título.
¡Era tan agresivo que se estrelló en el acto!
Anthropic dijo: Casualmente, este no es el caso. Nuestro modelo interno de Claude fue lanzado el
16 de octubre
¡Ha anulado a ETH de forma independiente!
Además, Anthropic dejó una "declaración de la fuente" en la página del artículo:
El algoritmo central fue descubierto el 16 de octubre por un modelo de investigación interno de Claude, consumiendo 14 millones de tokens de salida sin ninguna intervención humana.
Esto significa que
La IA ha cruzado por completo el río Rubicón de la investigación científica
——Ya no es una herramienta humana, sino que se ha convertido en el verdadero "primer autor".¿Cuál es el concepto de 14 millones de Tokens? Un volumen completo de "El problema de los tres cuerpos" tiene aproximadamente 900.000 palabras. 14 millones de fichas equivalen a que Claude deduzca más de una docena de borradores gruesos de "El problema de los tres cuerpos" de una sola vez.
Después de la evaluación, muchos académicos destacados dijeron: Esto equivale a que un modelo de IA complete la investigación científica de uno o dos años de un becario posdoctoral humano de primer nivel en unos pocos días sin comer, beber ni dormir.
!En los últimos días, Claude exploró el camino por sí mismo, dedujo las fórmulas por sí mismo, verificó la lógica por sí mismo e incluso utilizó herramientas matemáticas impopulares a través de fronteras, y finalmente presentó una prueba frente a la humanidad.
Esta vez, no se trata de “La IA ayuda a los matemáticos a buscar literatura”, ni tampoco de “La IA respondió correctamente una pregunta de la Olimpiada”.
Se trata de una IA que, por sí sola, se abre paso a través de las disciplinas teóricas más puras y duras de la humanidad.
El fundador se despertó durante la noche y el matemático se transformó en un "auditor" para perder peso rápidamente
¿La IA lo anula si dice que lo ha anulado? ¿Podría ser que la IA esté "diciendo tonterías (alucinaciones) en serio"?
Sucedió la escena más mágica. Para demostrar su inocencia, las dos empresas no sólo lanzaron un PDF, sino que también revelaron el
código de prueba formal Lean
. .Lean es un "revisor electrónico desinteresado". Incluso si hay un salto lógico, informará directamente un error. Dado que el código puede ejecutarse sin problemas, significa que la lógica subyacente casi bloquea la posibilidad de errores. Entregar documentos que sean “verificables mecánicamente” es la confianza irrefutable de la IA.
Pero esto no confirma completamente la exactitud de la prueba.
Se dice que a los dos fundadores de la conjetura ETH, Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, se les pidió urgentemente que salieran del armario.
Hace veintisiete años, dos eruditos escribieron una conjetura; 27 años después, se despertaron para comprobar cómo una IA lo derribó.
Ésta es probablemente la emoción más complicada de la historia académica.
Actualmente, estos dos expertos se están asociando con los mejores equipos del MIT y otras universidades para realizar una revisión línea por línea de sus códigos.
Al mismo tiempo, otro frente también está avanzando rápidamente.
Frente a esta prueba "alienígena" de más de 60 páginas producida por la IA, al cerebro humano le resulta extremadamente difícil leerla.
Shiva Kintali, arquitecto senior de IA de NVIDIA, estalló de la noche a la mañana y comprimió el certificado de falsificación ETH original de 60 páginas de OpenAI en una versión simplificada de 22 páginas.
Cortó los tediosos pasos de la IA y no buscó el factor logarítmico óptimo. Sólo buscó falsificar afirmaciones básicas limpiamente y añadió ejemplos de cálculo.
Él sólo tiene un objetivo:
"Dejar que los colegas humanos comprendan realmente".
Ahora aparece un espectáculo académico sin precedentes:
La IA es responsable de abordar problemas difíciles: en unos días, abre una puerta que nadie ha abierto en 27 años;
Los humanos son responsables de la digestión: refinar las largas deducciones de la IA para convertirlas en conocimiento que los humanos puedan comprender y seguir avanzando.
Ahora es el turno de los humanos de calificar y optimizar la tarea de la IA.
El "cambio sujeto-objeto" de la investigación científica básica
Ya en marzo de 2023, OpenAI publicó un sensacional "Informe de previsión sobre el impacto de la IA en el mercado laboral". En esta lista, la persona que encabeza la lista de
"Los trabajos más impactados por la IA" es sorprendentemente un matemático
.
En aquella época, la mayoría de la gente se burlaba de esto: las matemáticas requieren la lógica más rigurosa de los humanos. ¿Cómo podría una IA que habla tanto de trampas poder hacer matemáticas teóricas?
Sin embargo, exactamente tres años después, cuando la IA falsificó ETH de la noche a la mañana, la conjetura de Kakeya fue descifrada por modelos uno tras otro...
Esta bala disparada hace tres años finalmente dio en el blanco de la investigación teórica humana.
¿Significa esto que los científicos perderán sus empleos colectivamente? No.
Como observó Weijie Su, exalumno y académico de la Universidad de Pekín hace tres años:
La IA no "reemplazará" simple y crudamente ningún campo, sino que lo remodelará. La investigación científica futura recompensará enormemente a quienes puedan establecer conexiones profundas con los desafíos del mundo real y otras disciplinas.
Al igual que después de la invención de la cámara, los pintores ya no necesitan competir entre sí para "quién pinta más como uno", así nació el impresionismo y el arte moderno.
Cuando la IA se haga cargo del arduo trabajo de "cálculo y prueba", los humanos finalmente podrán gastar su preciosa energía en cuestiones más fundamentales:
Buscar la siguiente pregunta que valga la pena explorar y establecer conexiones de la vida real entre disciplinas.
Hace 27 años, cuando los dos eruditos escribieron la conjetura ETH, nunca imaginaron que no serían los seres humanos quienes terminarían con ella.
Inesperadamente, dos IA entregarían el examen el mismo día.
“La IA no está cambiando el mundo, sino que ya ha cambiado”.
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