10 000 агентів ШІ: доведення рівнянь Нав'є-Стокса всього за 88 годин

OpenAI стверджує, що вирішила одну з найскладніших математичних проблем у світі, яка залишалася без відповіді майже дев’яносто років. Доведення рівнянь Нав'є-Стокса, представлене компанією ChatGPT, стосується однієї з семи проблем тисячоліття, каталогізованих Інститутом математики Клея, і було отримано за допомогою внутрішньої системи ШІ, потужнішої за модель GPT-6 Astra. Приблизно 10 000 штучних агентів працювали паралельно, досягнувши рішення всього за 88 годин.

Summary

• Ключові моменти
• Проблема Нав'є-Стокса та чому вона важлива
  • Результат: сингулярність у русі рідин
• Як працювала багатагентна система
• Звинувачення Бакмастера та відповідь OpenAI
• Чому це важливо і що змінюється тепер
• FAQ
  • Що таке проблема існування та регулярності рівнянь Нав'є-Стокса?
  • Як система ШІ OpenAI вирішила цю проблему?
  • Що демонструє рішення щодо руху рідин?

Ключові моменти {#Ключові_моменти}

• OpenAI створила математичне доведення, яке вирішує проблему існування та регулярності рівнянь Нав'є-Стокса.
• Багатагентна система з приблизно 10 000 конкурентних агентів ШІ досягла рішення за 88 годин, обробивши 130 мільярдів токенів і обмінявшись 2,7 мільйонами повідомлень.
• Доведення було формалізовано в Lean і перевірено за допомогою GPT-6 Astra ще за 17 годин.
• Рішення показує, що рух рідини може генерувати сингулярність за скінченний час, незважаючи на в'язкість.
• Математик Трістан Бакмастер (NYU) звинуватив OpenAI в прискоренні роботи після того, як дізнався про можливе паралельне рішення, яке він і дослідник з Anthropic розробили; OpenAI заперечила, що використовувала їхні дані.

Проблема Нав'є-Стокса та чому вона важлива {#Проблема_Нав'є-Стокса_та_чому_вона_важлива}

Рівняння Нав'є-Стокса описують, як рухаються рідини, розглядаючи їх як безперервне середовище, а не як набір окремих молекул. Вони є основою для проектування літаків, прогнозування погоди та вивчення кровотоку. Відкрите питання, яке існує майже століття, полягало в тому, чи може ця безперервна модель "зламатися": чи може рідина, яка спочатку рухається рівномірно, розвинути швидкість, що зростає безмежно за скінченний час, незважаючи на те, що в'язкість прагне згладити рух.

Рівняння походять з роботи Клода-Луї Нав'є та Джорджа Габріеля Стокса в дев'ятнадцятому столітті. У 1934 році Жан Лерей довів, що існують рішення в загальному сенсі, але питання їх регулярності залишалося відкритим. У 2000 році Інститут математики Клея включив цю проблему до семи проблем тисячоліття, кожна з яких має приз у мільйон доларів для того, хто її вирішить.

Результат: сингулярність у русі рідин {#Результат_сингулярність_у_русі_рідин}

Система OpenAI створила аналітичне доведення, яке показує, як рідина, що спочатку спочиває і є рівною, під впливом такої ж рівної сили може розвинути сингулярність за скінченний час, зберігаючи при цьому кінцеву енергію протягом усієї динаміки. Рішення проблеми тисячоліття, яке було виявлено, є вихровим потоком, що закручується всередину, поступово витягуючись, як спіраль спагетті: центральна область звужується, поки прискорюється, так що енергія залишається кінцевою, як вимагають закони фізики.

Технічне завдання не було простим: рівняння повинні були самостійно генерувати розрив, без того, щоб дослідники штучно вводили безмежну силу. Члени, які описують прискорення, градієнт тиску, перенесення моменту та в'язкість, повинні були зростати і разом точно взаємодіяти, залишаючи рівну зовнішню силу, навіть коли швидкість рідини зростала безмежно.

За багатагентною демонстрацією стоїть система координованих агентів, що працює на основі внутрішньої моделі, навченої з 28 серпня, яка все ще перебуває на етапі навчання. Агенти мали доступ до кешованої версії Інтернету та могли виконувати код, розділені на групи, здатні спілкуватися між собою. Група, яка вирішила задачу Нав'є-Стокса, налічувала близько 10 000 конкурентних агентів.

OpenAI запустила ініціативу 1 вересня, після того як почула чутки про те, що дві задачі тисячоліття можуть бути вирішені в іншому місці. Вона протестувала свою модель на всіх ще відкритих задачах, пропонуючи різним групам агентів різні варіанти формулювання: версії "A" та "B" мали призвести до демонстрації, а версії "C" та "D" — до спростування. Агенти також випадково вирішили спрощену версію, пов'язану з рівняннями Ейлера, що потім перенаправило ресурси на основну задачу.

Агенти досягли рішення в суботу, 5 вересня, приблизно через 88 годин після запуску перших агентів. Математичне доведення AI було потім формалізовано мовою Lean і перевірено за допомогою GPT-6 Astra за інші 17 годин. Лише для Нав'є-Стокса система обмінялася 2,7 мільйонами повідомлень і згенерувала близько 130 мільярдів токенів на виході.

Звинувачення Бакмастера та відповідь OpenAI

Оголошення одразу ж переплелося з суперечкою. Трістан Бакмастер, професор Нью-Йоркського університету, заявив, що OpenAI прискорила свою роботу після того, як дізналася, що він і дослідник з Anthropic були близькі до оголошення про своє відкриття. Бакмастер додав делікатну деталь: робота пари зберігалася в моделі Codex OpenAI, яка використовувалася для написання коду, і тому могла бути потенційно видимою для внутрішньої команди. На своєму сайті він написав, що не знає, що зробила модель OpenAI, і чи були використані його дані, не звинувачуючи при цьому нікого безпосередньо.

Під час брифінгу з пресою дослідник OpenAI Себастьєн Бубек заперечив, що компанія використовувала роботу пари або мала доступ до матеріалів, що ділилися на серверах OpenAI. У своєму оголошенні OpenAI все ж визнала, що не може повністю виключити можливість того, що анонімізовані дані, отримані від використання своїх продуктів Альпьоге та Бакмастера, могли вплинути на покращення моделей. Однак компанія підкреслила, що два доведення суттєво різні, оскільки стосуються різних варіантів задачі: Бакмастер і Альпьоге працювали над примусовою версією рівнянь Ейлера, тоді як агенти OpenAI вирішили версію без примусу.

Чому це важливо і що змінюється тепер

Це фраза, яка виходить за межі чистої математики: вона сигналізує про те, як моделі AI, живлені величезними обсягами обчислювальної потужності, входять у території наукових досліджень, які до недавнього часу вважалися виключно людською працею.

Для академічного світу та інвесторів у сфері AI ця справа ставить дві окремі, але пов'язані питання. З одного боку, є реальний науковий масштаб результату, який вимагає незалежної перевірки з боку математичної спільноти. З іншого боку, є питання походження даних і конкуренції між лабораторіями, що ускладнює інтерпретацію того, хто насправді вніс свій внесок у що.

FAQ

Що таке проблема існування та регулярності Нав'є-Стокса?

Це основне питання, яке залишається відкритим: чи можуть рівняння Нав'є-Стокса для несжимаємої тривимірної рідини розвивати сингулярності за скінченний час, незважаючи на наявність в'язкості.

Як проблему вирішила AI-система OpenAI? {#Як_проблему_вирішила_AI-система_OpenAI}

OpenAI використала багатагентну систему з близько 10 000 конкурентних агентів AI, координованих протягом близько 88 годин, досягнувши доказу, який потім був формалізований у Lean і перевірений за допомогою GPT-6 Astra.

Що демонструє рішення щодо руху рідин? {#Що_демонструє_рішення_щодо_руху_рідин}

Рішення показує, що швидкості рідини можуть зростати без межі за скінченний час, створюючи сингулярність, тоді як загальна енергія залишається скінченною: сигнал про розрив безперервної апроксимації рідини.

Контент створено за допомогою штучного інтелекту та з редакційною перевіркою людини.

Цей контент надано лише для загальних інформаційних цілей і не є фінансовою, інвестиційною, юридичною чи податковою консультацією. Події, нагороди, онлайн-акцій або пов’язану інформацію, згадана тут, не слід розглядати як рекомендацію, прохання чи запрошення до купівлі, продажу, торгівлі чи інших операцій з криптоактивами. Криптоактиви є дуже волатильними та можуть призвести до збитків. Доступність послуг, продуктів WEEX та пов’язаних із ними подій може відрізнятися залежно від регіону. Ви несете відповідальність за забезпечення відповідності вашої участі чинному місцевому законодавству та нормативним актам.