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OpenAI का दावा: AI ने काकेया को हल किया, ETH को गलत साबित किया
फोटो: Sumaid pal Singh Bakshi Unsplash पर
OpenAI ने अपने आंतरिक मॉडलों द्वारा की गई तीन नई खोजों की घोषणा की: यह प्रमाण कि एक्सपोनेंशियल टाइम हाइपोथेसिस (ETH) असत्य है-एक ऐसी परिकल्पना जिसका उपयोग सैकड़ों शोधपत्रों में किया गया है-जिसे Lean में औपचारिक रूप दिया गया; सभी आयामों में लोकल स्मूदिंग अनुमान का समाधान, जिससे काकेया और स्टाइन प्रतिबंध अनुमान हल होते हैं; और चार-आयामी क्वांटम फील्ड सिद्धांतों के लिए एक कठोर अस्तित्व-प्रमाण, जिनमें क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स और यांग–मिल्स सिद्धांत शामिल हैं। OpenAI इन्हें ऐसे योगदानों के रूप में प्रस्तुत कर रहा है जिन्हें शोधकर्ता सत्यापित कर सकते हैं, और यह निर्धारित करने के लिए स्वतंत्र समीक्षा होगी कि बताए गए परिणामों को मान्य किया जा सकता है या नहीं।
OpenAI ने गणित, कंप्यूटर विज्ञान और भौतिकी में तीन नई खोजों की घोषणा की। मॉडल ने साबित किया कि एक्सपोनेंशियल टाइम हाइपोथेसिस (ETH), जिसका उपयोग सैकड़ों शोधपत्रों में एक कम्प्यूटेशनल कठिनाई-आधारित पूर्वधारणा के रूप में किया गया है, असत्य है; इस परिणाम को Lean में औपचारिक रूप से सत्यापित किया गया है और इसकी जाँच इस परिकल्पना के प्रस्तावकों रसेल इम्पैग्लियाज़ो और राममोहन पटुरी के नेतृत्व वाले एक समूह के साथ-साथ MIT के प्रोफेसर रायन विलियम्स द्वारा की जाएगी।
मॉडल ने मनमाने आयामों में लोकल स्मूदिंग अनुमान को साबित किया, जिससे काकेया अनुमान और स्टाइन प्रतिबंध अनुमान हल हो गए; भौतिकी के पक्ष में, इसने चार-आयामी क्वांटम फील्ड सिद्धांतों के लिए एक कठोर अस्तित्व-प्रमाण प्रदान किया, जिनमें क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स भी शामिल है, और इनमें मिलेनियम प्राइज़ समस्या से जुड़े शुद्ध यांग–मिल्स सिद्धांत के लिए एक अस्तित्व-प्रमाण भी है, जिसकी जाँच भौतिकी के नोबेल विजेता डेविड ग्रॉस के नेतृत्व वाला एक समूह करेगा।
OpenAI इन पांडुलिपियों को कच्चे शोध-डेटा के रूप में देखता है और एक नए रिलीज़ दृष्टिकोण के साथ प्रयोग कर रहा है, जिसमें यह बाहरी विशेषज्ञों से संपर्क कर रहा है ताकि वे मार्गदर्शक (शेफर्ड) की भूमिका निभाएँ और नए परिणामों को समझने के लिए समूहों का आयोजन करें। गणित के परिणाम के लिए, OpenAI ने AI का आउटपुट जारी किया, जिससे शोधकर्ता इसे समझाने के लिए अपने स्वयं के प्रयासों को व्यवस्थित करने के लिए स्वतंत्र रहे; कंप्यूटर विज्ञान के लिए, सहयोगियों का एक बाहरी समूह परिणाम को समझाएगा जबकि AI का आउटपुट सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होगा; भौतिकी के लिए, एक बाहरी समूह सामग्री जारी करने पर निर्णय टाल रहा है।
OpenAI कहता है कि वह अपने आंतरिक मॉडलों द्वारा की गई खोजों के लिए अकादमिक श्रेय नहीं चाहता, और यह कि कार्य-समूह के सदस्य स्वेच्छा से, बिना वेतन और स्वतंत्र रूप से भाग लेते हैं। ये परिणाम अभी भी अकादमिक समुदाय द्वारा स्वतंत्र सत्यापन की प्रतीक्षा कर रहे हैं।
स्रोत और क्रेडिट
मूल स्रोत: OpenAI