Weniger als einen Monat nach der Veröffentlichung zahlreicher Manuskripte zu mathematischen Problemen hat OpenAI erneut drei bedeutende Entdeckungen in den Bereichen Mathematik, Informatik und Physik bekannt gegeben. Diesmal setzt das Unternehmen auf eine neue Strategie der Zusammenarbeit mit externen Fachleuten, um die Validierung und Erklärung der Ergebnisse zu steuern.
Neue Erkenntnisse in Mathematik, Informatik und Physik
Im Bereich Mathematik präsentierte OpenAI einen Beweis für die sogenannte lokale Glättung der euklidischen Wellengleichung. Diese Arbeit löst zudem die Kakeya-Maximal- und Dimensionsvermutungen sowie Steins Kugelrestriktionsschätzungen in allen räumlichen Dimensionen ab zwei. Die Ergebnisse des KI-Modells wurden direkt veröffentlicht. Es ist anzumerken, dass erst vor wenigen Monaten Professor Hong Wang von der NYU für die Lösung der Kakeya-Vermutung in drei Dimensionen mit der renommierten Fields-Medaille ausgezeichnet wurde.
In der Informatik verkündet OpenAI, dass die weithin anerkannte Exponential Time Hypothesis (ETH) falsch ist. Der vorgelegte Beweis beinhaltet einen deterministischen Algorithmus, der erfüllende Zuweisungen von CNF-Formeln fester Breite in subexponentieller Zeit und polynomialem Speicherplatz exakt zählt. Insbesondere widerlegt der Fall 3-SAT die ETH. Eine unabhängige Arbeitsgruppe unter der Leitung von Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi und Ryan Williams wird den Beweis prüfen und erläutern. Auf Wunsch der Gruppe wurden die Materialien, darunter die KI-Ausgabe und ein Lean-formalisierter Beweis, umgehend auf GitHub zugänglich gemacht, um eine breite Prüfung zu ermöglichen.
Die Entdeckung im Bereich Physik betrifft einen mathematisch rigorosen Existenzbeweis bestimmter wechselwirkender Quantenfeldtheorien. Diese umfassen Eichfelder und Fermionen in vier Dimensionen, darunter die Quantenchromodynamik (QCD) und eine vereinheitlichte Vervollständigung des Standardmodells der Teilchenphysik. Eine Expertengruppe unter der Führung von David Gross, zu der auch Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov und Nikita Nekrasov gehören, wird diese Arbeit begleiten. Die vollständigen Informationen hierzu stehen noch aus.
Neuer Ansatz bei der Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse
OpenAI gibt an, bei der Veröffentlichung dieser Ergebnisse neuen Ratschlägen von Wissenschaftlern zu folgen. Ein von OpenAI selbst zusammengestelltes Beratergremium für Mathematik, das AGMAI-Panel, hatte sich erst kürzlich gegen die Praxis ausgesprochen, bestimmten Personen zuerst Zugriff auf KI-generierte Ergebnisse zu gewähren. Als Gründe wurden ungleicher Zugang, die Nutzung fremder Reputation und eine potenziell voreingenommene Auswahl genannt.
Stattdessen empfahl das Panel, KI-Ergebnisse zukünftig auf wissenschaftlichen Repositories zu veröffentlichen, idealerweise mit Lean-formalisierten Beweisen, Informationen zur Problemwahl und finanzieller Unterstützung für Forschende, die sich mit dem Verständnis der Ergebnisse befassen. OpenAI räumt ein, dass auch dieser neue Ansatz eigene Herausforderungen mit sich bringen könnte.
Zudem wurde ein offener Brief an die Gemeinschaft veröffentlicht, der um Beiträge zur Überprüfung der Behauptungen und zur Festlegung von Normen für den Umgang mit KI-generierten Durchbrüchen bittet. Dabei geht es unter anderem um folgende Fragen:
- Welche Erwartungen sollten den frühen Zugang zu KI-generierten Ergebnissen, die Offenlegung von Interessenkonflikten und die Verwendung unveröffentlichten Materials für spätere Forschung regeln?
- Wie sollte die Anerkennung sowohl neue Entdeckungen als auch die Arbeit des Prüfens, Korrigierens, Vereinfachens, Erklärens und Erweiterns berücksichtigen?
- Wie können Studierende und Forschende unterstützt werden, während sich Methoden und Forschungsrichtungen ändern, und gleichzeitig das Verständnis und Urteilsvermögen bewahrt werden, das zum Hinterfragen von Ergebnissen und zur Entwicklung neuer Ideen erforderlich ist?
Thema: OpenAI. Quelle/Inspiration: The Verge.