OpenAI Demuestra que ETH es Falso, y Crypto Twitter Tiene Preguntas

OpenAI dice que ETH es falso, y Crypto Twitter reaccionó exactamente como se esperaba. "Malditos traders algorítmicos acabaron con $ETH", publicó un usuario llamado Takumi en X, mientras que Andrew Jiang comentó: "Vitalik ha estado muy callado desde que esto salió a la luz."

Pero cálmense, degenerados, el ETH en cuestión es la Hipótesis del Tiempo Exponencial, una conjetura de ciencias de la computación de 1999 que no tiene nada que ver con Ethereum, su precio, o el cofundador Vitalik Buterin. Así que, chicos de cripto, pueden respirar tranquilos.

OpenAI publicó un documento de 67 páginas afirmando que su IA encontró una forma de eludir la hipótesis, y las personas que la propusieron ahora están revisando el trabajo.

Los científicos de la computación Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi propusieron ETH junto con Francis Zane, y dice que un rompecabezas lógico clásico llamado 3-SAT (encontrar configuraciones verdaderas o falsas que satisfacen un montón de reglas, tres opciones a la vez) no puede resolverse mucho más rápido que probando cada combinación. Cientos de documentos asumen esto para mostrar que los problemas en teoría de grafos, biología computacional, bases de datos y geometría no pueden resolverse rápidamente, según OpenAI.

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En otras palabras, ETH es un mapa de lo que las computadoras probablemente nunca harán rápido, y OpenAI dice que su modelo simplemente lo redibujó. "La refutación del ETH reabre preguntas sobre cuán más rápido podrían volverse estas tareas", escribió la compañía en su blog, "y puede ayudar a guiar la búsqueda de mejores algoritmos."

El documento, fechado el 17 de octubre y revisado el 25 de octubre, describe un algoritmo determinista (uno sin aleatoriedad) que cuenta cada asignación satisfactoria de tales rompecabezas en tiempo subexponencial, lo que significa que el trabajo crece más lentamente que cualquier exponencial en el número de variables. Contar soluciones es más difícil que decidir si una existe, por lo que el trabajo más difícil trae el más fácil de forma gratuita.

OpenAI dice que su IA encontró la refutación el 16 de octubre y que fue formalizada en Lean, un software que verifica cada paso lógico mecánicamente, el 17 de octubre. Ambos están en GitHub, la misma ruta que sus 722 manuscritos matemáticos a principios de este mes, de los cuales solo 162 venían con un resultado principal verificado por computadora.

Impagliazzo, Paturi y Ryan Williams del MIT lideran la revisión independiente, y son cuidadosos con su papel. "Nuestra participación no debe tomarse como una certificación de la afirmación", escribieron los tres en una carta abierta, añadiendo que "un resultado de esta magnitud requiere un escrutinio cuidadoso e independiente y una comprensión de que otros pueden reconstruir, cuestionar y construir sobre ello."

OpenAI dice que los participantes no firmaron acuerdos de confidencialidad y trabajaron sin remuneración, y la compañía acordó publicar todos los datos en bruto y financiar una conferencia sobre el resultado.

Los beneficios prácticos están lejos: "Encontrar tales algoritmos y convertir avances teóricos en mejoras prácticas requerirá una investigación adicional significativa", escribió OpenAI. El documento en sí dice que el resultado no muestra que cada problema NP pueda resolverse en tiempo subexponencial, por lo que P versus NP, la pregunta de si cada problema con una respuesta fácil de verificar también es fácil de resolver, permanece abierta.

En términos simples, P es la clase de problemas que las computadoras pueden resolver de manera eficiente, mientras que NP es la clase de problemas cuyas soluciones propuestas pueden verificarse de manera eficiente. Así que P versus NP --- la pregunta de si cada problema cuya respuesta es fácil de verificar también es fácil de resolver --- permanece abierta.

Anthropic, no queriendo perder la guerra matemática, publicó un documento acreditado a Claude titulado "Un Algoritmo de Tiempo 2^o(n) para 3-SAT" y fechado el 26 de octubre. El repositorio, que también aborda el problema de ETH, dice que un modelo de investigación interno de Claude descubrió el algoritmo, y "el resultado es puramente asintótico y no dice nada sobre la resolución de fórmulas en la práctica."

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Claude formalizó el Último Teorema de Fermat en Lean en septiembre, y Terence Tao vio que este tipo de superposición se avecinaba. "Ahora hemos visto que incluso el rumor de que alguien está trabajando en un problema puede desencadenar una enorme cantidad de esfuerzo impulsado por IA para resolverlo antes de que el proyecto de investigación original tenga tiempo de alcanzar su máximo potencial", escribió el matemático en septiembre.

La reciente contribución de OpenAI de $5 millones a la Fundación Simons financiará talleres, conferencias y programas especiales para ayudar a los investigadores a examinar y construir sobre los resultados producidos por IA.

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