OpenAI Prova que ETH é Falso, e o Twitter Cripto Tem Perguntas

OpenAI afirma que ETH é falso, e o Twitter Cripto reagiu exatamente como se esperava. "Droga, os traders de algoritmos acabaram com $ETH," postou um usuário chamado Takumi no X, enquanto Andrew Jiang brincou: "Vitalik tem estado muito quieto desde que isso saiu."

Mas acalmem-se, degens, o ETH em questão é a Hipótese do Tempo Exponencial, uma conjectura da ciência da computação de 1999 que não tem nada a ver com Ethereum, seu preço ou o cofundador Vitalik Buterin. Então, irmãos cripto, podem respirar aliviados.

A OpenAI publicou um artigo de 67 páginas afirmando que sua IA encontrou uma maneira de contornar a hipótese, e as pessoas que a propuseram estão agora verificando o trabalho.

Os cientistas da computação Russell Impagliazzo e Ramamohan Paturi propuseram o ETH com Francis Zane, e ele diz que um quebra-cabeça lógico clássico chamado 3-SAT (encontrar configurações verdadeiras ou falsas que satisfaçam um monte de regras, três opções de cada vez) não pode ser resolvido muito mais rápido do que tentando todas as combinações. Centenas de artigos assumem isso para mostrar que problemas em teoria dos grafos, biologia computacional, bancos de dados e geometria não podem ser resolvidos rapidamente, segundo a OpenAI.

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Em outras palavras, ETH é um mapa do que os computadores provavelmente nunca farão rapidamente, e a OpenAI diz que seu modelo apenas o redesenhou. "A refutação do ETH reabre questões sobre quão mais rápido essas tarefas poderiam se tornar," escreveu a empresa em seu blog, "e pode ajudar a guiar a busca por melhores algoritmos."

O artigo, datado de 17 de outubro e revisado em 25 de outubro, descreve um algoritmo determinístico (um sem aleatoriedade) que conta cada atribuição satisfatória de tais quebra-cabeças em tempo subexponencial, o que significa que o trabalho cresce mais lentamente do que qualquer exponencial no número de variáveis. Contar soluções é mais difícil do que decidir se uma existe, então o trabalho mais difícil traz o mais fácil junto de graça.

A OpenAI afirma que sua IA encontrou a refutação em 16 de outubro e que foi formalizada em Lean, um software que verifica cada passo lógico mecanicamente, em 17 de outubro. Ambos estão no GitHub, o mesmo caminho que seus 722 manuscritos matemáticos no início deste mês, dos quais apenas 162 vieram com um resultado principal verificado por computador.

Impagliazzo, Paturi e Ryan Williams do MIT lideram a investigação independente, e eles são cautelosos sobre seu papel. "Nossa participação não deve ser considerada como certificação da reivindicação," escreveram os três em uma carta aberta, acrescentando que "um resultado dessa importância requer uma análise cuidadosa e independente e uma compreensão de que outros podem reconstruir, questionar e construir sobre isso."

A OpenAI afirma que os participantes não assinaram acordos de não divulgação e trabalharam sem pagamento, e a empresa concordou em publicar todos os dados brutos e financiar uma conferência sobre o resultado.

Os retornos práticos estão longe: "Encontrar tais algoritmos e transformar avanços teóricos em melhorias práticas exigirá uma pesquisa adicional significativa," escreveu a OpenAI. O próprio artigo afirma que o resultado não mostra que todo problema NP pode ser resolvido em tempo subexponencial, então P versus NP, a questão de se todo problema com uma resposta fácil de verificar também é fácil de resolver, permanece em aberto.

Em termos simples, P é a classe de problemas que os computadores podem resolver de forma eficiente, enquanto NP é a classe de problemas cujas soluções propostas podem ser verificadas de forma eficiente. Portanto, P versus NP - a questão de se todo problema cuja resposta é fácil de verificar também é fácil de resolver - permanece em aberto.

A Anthropic, não querendo perder as guerras matemáticas, então publicou um artigo creditado a Claude intitulado "Um Algoritmo de Tempo 2^o(n) para 3-SAT" e datado de 26 de outubro. O repositório, que também aborda o problema do ETH, afirma que um modelo de pesquisa interno de Claude descobriu o algoritmo, e "o resultado é puramente assintótico e não diz nada sobre a resolução de fórmulas na prática."

OpenAI afirma que um modelo secreto de IA resolveu centenas de problemas matemáticos abertos em um único prompt - Matemáticos querem recibos.

Claude formalizou o Último Teorema de Fermat em Lean em setembro, e Terence Tao previu esse tipo de sobreposição. "Agora vimos que até mesmo o rumor de alguém trabalhando em um problema pode desencadear um enorme esforço impulsionado por IA para resolvê-lo antes que o projeto de pesquisa original tenha tempo de alcançar seu pleno potencial," escreveu o matemático em setembro.

A recente contribuição de $5 milhões da OpenAI para a Simons Foundation financiará workshops, conferências e programas especiais para ajudar os pesquisadores a examinar e construir sobre os resultados produzidos pela IA.

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