OpenAI susține că a găsit o soluție la problema Navier–Stokes - matematicieni contestă validarea și avertizează asupra costurilor și rolului IA în cercetare

OpenAI susține că a obținut o demonstrație în 88 de ore cu 10.000 de „agenți IA”, dar validarea externă și costurile ridicate ridică semne de întrebare despre cât de „rezolvată” este, în practică, una dintre cele mai urmărite probleme din matematică, potrivit Digi24 . OpenAI a anunțat că un model recent, încă nepublic, ar fi rezolvat „problema existenței și netezimii ecuațiilor Navier–Stokes”, una dintre cele șapte „Probleme ale Mileniului” selectate în 2000 de Institutul de Matematică Clay, care oferă un premiu de 1 milion de dolari (aprox. 4,5 milioane lei) pentru prima soluție corectă la fiecare problemă. Înainte de acest anunț, doar una dintre probleme fusese rezolvată. Miza imediată nu este doar prestigiul: cazul arată cum laboratoarele de inteligență artificială pot „ataca” probleme de vârf cu resurse computaționale masive, într-un mod care poate schimba atât ritmul cercetării, cât și modul în care comunitatea științifică verifică și acceptă rezultatele. Ce spune OpenAI că a făcut și de ce contează Compania afirmă că modelul său a avut nevoie de 88 de ore pentru a ajunge la o demonstrație care indică o situație în care ecuațiile Navier–Stokes „se destramă” (adică nu mai au comportamentul matematic așteptat). Ecuațiile sunt folosite frecvent pentru a descrie mișcarea fluidelor și apar, de exemplu, în modele de prognoză meteo. Demonstrația ar implica, cel puțin teoretic, că „legile fizicii” ar putea părea că se rup în anumite condiții, deși matematicienii și fizicienii nu cred că o astfel de „defecțiune” matematică ar produce efecte spectaculoase în lumea reală (cum ar fi „explozia spontană” a apei, exemplu menționat în material). Costul operațional: 10.000 de agenți și „probabil milioane de dolari” Un element central al anunțului este amploarea resurselor folosite: OpenAI spune că a utilizat nu mai puțin de 10.000 de „agenți IA” care au lucrat coordonat. Rularea unui număr atât de mare de sisteme ar fi costat „probabil milioane de dolari”, pe fondul consumului mare de energie electrică necesar cipurilor specializate. Noam Brown, cercetător la OpenAI, descrie procesul ca fiind „foarte costisitor”, dar adaugă că, în timp, costurile de funcționare tind să scadă pe măsură ce eficiența se îmbunătățește. De ce o parte a comunității matematice rămâne prudentă Materialul citează îngrijorări legate de faptul că, dacă IA rezolvă cele mai grele probleme cu intervenție umană minimă, ar putea slăbi înțelegerea umană a domeniului. Terence Tao (UCLA) compară situația cu mersul la sală: efortul de a rezolva o problemă este, în sine, instructiv, iar automatizarea poate „sări” peste această etapă. Tot Tao sugerează că soluțiile IA pot semăna cu o „memorare” foarte eficientă a literaturii existente, fără o înțelegere profundă, iar publicarea unei demonstrații în limbajul Lean (un limbaj de programare folosit pentru verificarea formală a demonstrațiilor) nu înlocuiește, în opinia sa, valoarea unei rezolvări umane care deschide noi direcții. Ce a publicat OpenAI și ce urmează OpenAI a publicat un articol care descrie soluția și include o demonstrație în Lean, pentru ca matematicienii din afara companiei să poată urmări pașii. În paralel, compania spune că și-a concentrat resursele pe Navier–Stokes după ce a aflat că și alți matematicieni explorau cercetări similare și precizează că „nu a avut acces” la lucrările acestora. Rămâne de văzut dacă demonstrația va fi acceptată ca soluție „corectă” în sensul standardelor comunității și ale Institutului Clay — un proces care, în mod obișnuit, presupune verificare și consens, nu doar publicarea unui rezultat tehnic. [...]