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30年铁律被AI一天推翻,数百篇论文地基动摇

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困扰计算机科学界近30年的一条「铁律」,被AI在一天之内推翻了。OpenAI一口气公布三项内部AI独立完成的研究结果,其中计算机科学这一项,直接指向统治学界近30年的「指数时间假设」(ETH)。


先说清楚ETH是什么。所有程序员都绕不开可满足性问题(SAT):给一堆逻辑条件,问有没有一组取值能让它们同时成立。它是NP完全问题的祖师爷,和「P与NP」这个千禧年难题血脉相连。

上世纪90年代末,Russell Impagliazzo和Ramamohan Paturi提出「指数时间假设」:3-SAT这类问题,不可能在「亚指数时间」内被解决,最快也得是2的cn次方量级。这个假设没人证明过,但几乎所有人都相信它。

于是过去近30年里,研究者不断把别的问题和它联系起来。图论、数据库、计算几何、计算生物学中,数百篇论文借助ETH划定算法能有多快的边界。AI这次给出的结论是:这一切错了。

OpenAI公开的计算机论文,标题只有一个毫不含糊的结论——《指数时间假设是错的》。这份67页手稿提出的算法,甚至要精确数出一个3-SAT公式有多少组满足条件的赋值。只要这个数量大于零,公式有没有解,也就一起回答了。

可以把3-SAT理解成一大堆互相牵制的开关规则:每条规则涉及三个取值为真或假的变量,任务是找到一种赋值,让所有规则同时成立。难处在于,变量一多,可能的组合就会爆炸。ETH认为,在最坏情况下,求解时间绕不开随变量数增长的指数级代价。

论文主张把增长速度降到次指数级,距离多项式时间仍有差距,所以反驳ETH不等于证明P=NP,也不能直接翻译成所有难题明天就能秒算。OpenAI同样明确,要把理论变成实际提速,还需要大量后续研究。

验证环节的分量同样不轻。提出ETH的祖师爷本人被请出山——Impagliazzo和Paturi,以及MIT著名复杂度理论学者Ryan Williams亲自挂帅。今早,Williams已公开给出论文链接和其中的时间复杂度主张。他们花了近30年研究的一条计算极限,如今迎来AI递来的反证。

速度是另一个让人倒吸一口凉气的点。OpenAI内部AI仅用一天完成证明:10月16日得到自然语言反驳,17日完成Lean形式化。这里的一天,是两种证明形态之间的转换间隔;决定结果能否站住的公开审查,现在正由这群专家接手。

现OpenAI理论计算机与数学家Sebastien Bubeck惊叹,亚指数时间内的3SAT,是自己关注理论计算机科学20年来见过的最大惊喜。他至今还记得25年前看到3和2在复杂度上能带来多大天壤之别时的那种震撼。网友Peter Gostev则调侃:行吧,那现在P与NP问题的胜率赔率是多少。

另外两项发现落在纯数学与理论物理。数学方向,OpenAI的模型把「局部平滑猜想」推到了所有维度。这个猜想由Sogge在1991年提出,它想象不同方向的波在一个时刻聚到一起,局部强度突然冲得很高;猜想要抓住的规律是,这种最极端的聚焦持续不了太久。OpenAI称,模型用一种新的辅助偏微分方程,给出了所有空间维度n≥2的证明。它是一座「母猜想」,一旦成立,挂谷猜想和Stein限制猜想会像多米诺骨牌一样全部倒下。从10月18日拿到自然语言证明,到第二天完成Lean形式化验证,AI只用了一天。

理论物理工作组由诺奖得主David Gross领衔。1973年,他参与发现了渐近自由,这一发现帮助确立量子色动力学,也让他与另外两位科学家分享了2004年诺贝尔物理学奖。OpenAI称,这次模型沿着构造性量子场论中Balaban的方法,给出了某些四维规范场与费米子理论的存在性证明,范围包括QCD,以及一种包含标准模型规范场和费米子的大统一补全。其中,纯杨–米尔斯理论的存在性,正好触及千禧年大奖难题的一部分。Clay要求的完整答案还包括正质量间隙,本次公告没有宣布解决这一部分。模型9月9日给出杨–米尔斯存在性证明,9月18日给出QCD证明。

与Gross一起入组的,还有Michael Douglas、Arthur Jaffe、Igor Klebanov和Nikita Nekrasov。Jaffe当年与Edward Witten共同写下了这道千禧年问题的正式题述。有人奠定过相关物理理论,有人亲手定义了悬赏问题,现在他们共同面对机器提出的新论证。

OpenAI把这三份手稿定位为「原始科研数据」,并首次试验三种外部学界协作模式:数学结果公开AI手稿与Lean代码;计算机科学结果公开手稿与Lean代码并组建专家组;物理天团决定暂不公开AI原始产物,由五位大师先闭门研读并亲自撰写阐述论文。

协作原则写得清楚:不要求签署任何保密协议;OpenAI不为内部模型产出的原始发现寻求学术署名;工作组因发展出的科学理解、撰写的阐释论文以及准确追溯前人思想而获得学术认可;学者自愿且无偿参与,完全独立得出结论。OpenAI向Simons Foundation出资500万美元,Simons基金会联合OpenAI、Anthropic共投入1500万美元资金与算力资源,资助研讨会、会议与专项计划。

目前openai/math仓库已收录由OpenAI未公开内部模型产出的721篇手稿,归为373个结果族。模型在约4000个开放研究问题上进行评测,平均每个结果消耗约3小时ChatGPT Pro级别的深度思考算力,目前约42%的顶层结论已完成Lean形式化。

OpenAI研究员苏炜杰在X上晒出自己3年前的演讲PPT。第4页写着,完全信息工作最易受AI冲击,除了程序员、会计,还特别点名「也许还有理论计算机科学家、理论物理学家和(纯)数学家」。他感慨,当时在现场听他演讲的人里,几乎没人相信他的话。

回过头看,「取代」这个词用得并不完全准确。AI不会取代任何学科,它将会从根本上重塑、而且已经在重塑各个学科。OpenAI总裁Greg Brockman在官宣里写道,AI已经开始帮助我们加深对宇宙的理解。一旦成果通过验证,人类科研将进入「AI率先发现、人类验证理解」的新阶段。

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