Zusammenfassung:
Erinnern Sie sich noch daran, als Mathematiker Anfang dieses Monats OpenAI beschuldigten, die Führung übernehmen und um die Ergebnisse eines äußerst schwierigen mathematischen Problems konkurrieren zu wollen, was das Unternehmen in einen öffentlichen Aufschrei stürzte? Laut Personen, die mit dem Fortschritt der Forschung vertraut sind, steht OpenAI kurz davor, ein weiteres mathematisches Problem im Millennium-Preis-Problem zu lösen. Das Millennium-Preis-Problem umfasst insgesamt sieben berühmte mathematische Herausforderungen, und die zuvor umstrittene Frage der Existenz und Glätte der Navier-Stokes-Gleichung ist eine davon.
Die Quelle sagte, dass die Mitarbeiter des Unternehmens davon ausgehen, dass das nächste Ziel, die Hodge-Vermutung, in relativ kurzer Zeit bewiesen wird. Die Hodge-Vermutung untersucht, ob bestimmte geometrische Merkmale einer durch Polynomgleichungen definierten Geometrie immer durch einfachere algebraische Komponenten beschrieben werden können. Allerdings kann es länger dauern, bis OpenAI die Beweisergebnisse bekannt gibt. Der Grund dafür ist, dass das Unternehmen prüft, wie es mit der Mathematik-Community zusammenarbeiten kann, um die Ergebnisse angemessen zu veröffentlichen und eine weitere PR-Krise zu vermeiden.
Warum interessiert sich OpenAI für diese schwierigen und schwierigen mathematischen Probleme? Schließlich ist die Lösung solcher Probleme teuer: Der vorherige Beweis der Ergebnisse im Zusammenhang mit der Navier-Stokes-Gleichung hätte möglicherweise Millionen von Dollar gekostet. Die Quelle sagte, dass OpenAI eine Variante des vorab trainierten Modells der nächsten Generation (Codename „Doug“) verwendet habe, um diesen Beweis zu vervollständigen.
Einige OpenAI-Forscher glauben, dass die Mathematik nach der Softwareentwicklung der nächste logische Bereich ist, den es für große Modelle zu erobern gilt. Die beiden Felder weisen ähnliche Merkmale auf: Beide erfordern eine schrittweise logische Argumentation und die meisten Ergebnisse können automatisch überprüft werden. Einige Forscher gehen sogar davon aus, dass sich die Automatisierungsänderungen, die im vergangenen Jahr im Bereich der Softwareentwicklung stattgefunden haben, in den nächsten 6 bis 9 Monaten im Bereich der Mathematik wiederholen werden.
Darüber hinaus wird die Bewältigung schwieriger mathematischer Probleme auch KI-Entwicklern dabei helfen, die Automatisierung der maschinellen Lernforschung voranzutreiben – maschinelles Lernen selbst beinhaltet viel Mathematik. Diese Art der Automatisierung ist ein wichtiger Teil ihres Ziels der rekursiven Selbstverbesserung (KI entwickelt selbstständig neue KI).
Das Testen der Fähigkeit modernster Modelle, mathematische Probleme zu lösen, die noch nie bewiesen wurden, kann Forschern auch dabei helfen, den Fortschritt und die komplexen Denkfähigkeiten von Modellen zu bewerten. Wenn das Modell schwierige Probleme wie die Navier-Stokes-Gleichung und die Hodge-Vermutung lösen kann, bedeutet dies möglicherweise, dass es auch in der Lage ist, ebenso schwierige Probleme in anderen Bereichen wie Biologie und Chemie zu lösen.
Solange die Ergebnisse veröffentlicht werden, ohne große Unzufriedenheit unter Mathematikern hervorzurufen, können solche Durchbrüche darüber hinaus auch auffällige neue Meilensteine für OpenAI schaffen und als Werbemittel im Rennen um allgemeine Super-Künstliche Intelligenz dienen, was für das Unternehmen natürlich von Vorteil ist.
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