স্বাধীনভাবে কাজ করা দুটি অগ্রগামী AI সিস্টেম সেই কাজটি করে দেখিয়েছে যা তিন দশকে কোনো মানব গণিতবিদ পারেননি: এক্সপোনেনশিয়াল টাইম হাইপোথেসিস (ETH) খণ্ডন।
OpenAI ঘোষণা করেছে যে তার গবেষণা মডেল ১৬ অক্টোবর ETH-এর একটি স্বাভাবিক ভাষার খণ্ডন খুঁজে পেয়েছে এবং পরের দিনই তা মেশিন প্রুফ চেকার Lean-এ আনুষ্ঠানিক রূপ দেওয়া হয়েছে। ৬৭ পৃষ্ঠার পাণ্ডুলিপিতে লেখক হিসেবে "OpenAI" credited।
কয়েক ঘণ্টা আগে, Anthropic নিজেদের ৪৯ পৃষ্ঠার পেপার "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT" প্রকাশ করে, যার কৃতিত্ব "Claude, Anthropic"-কে দেওয়া হয়েছে। একটি অভ্যন্তরীণ Claude গবেষণা মডেল একই দিন, ১৬ অক্টোবর, মূল অ্যালগরিদমটি আবিষ্কার করে।
আনুমানিক ১৯৯৯ সালে Russell Impagliazzo ও Ramamohan Paturi প্রস্তাবিত ETH বলে, বুলিয়ান স্যাটিসফায়েবিলিটি সমস্যা সমাধানের কোনো অ্যালগরিদম সূচকীয় সময়ের চেয়ে দ্রুত হতে পারে না। গ্রাফ থিওরি, ডেটাবেস, কম্পিউটেশনাল বায়োলজি ও কম্পিউটেশনাল জ্যোমেট্রিতে শত শত শর্তযুক্ত কঠিনতার ফলাফলের ভিত্তি এটি।
দুই দলই এখন দাবি করছে যে একটি নির্ণায়ক অ্যালগরিদম সাবএক্সপোনেনশিয়াল সময়ে স্যাটিসফাইং অ্যাসাইনমেন্ট গণনা করে, এবং সূচকের প্রধান পদ একই। দাবি টিকে গেলে, কমপ্লেক্সিটি থিওরির একটি ভারবহনকারী দেয়াল ধসে পড়বে।
যাচাইকরণ ব্যবস্থা অস্বাভাবিকভাবে শক্তিশালী। প্রমাণটি Lean-এ আনুষ্ঠানিক, যা প্রতিটি ধাপ যান্ত্রিকভাবে যাচাই করে। প্রকাশিত উপাদান পর্যালোচনা করা TU Wien-এর Stefan Szeider আশা করছেন এটি যাচাইয়ে টিকবে। সবচেয়ে লক্ষণীয়: OpenAI যে স্বাধীন পর্যালোচনা কমিটি গঠন করেছে তাতে Impagliazzo ও Paturi নিজেরাই আছেন - conjecture-এর স্রষ্টারাই তার খণ্ডনের নিরীক্ষণ করছেন। তাঁদের খোলা চিঠিতে বলা হয়েছে, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ বদলে দিতে পারে।
ফলাফল যতটা গুরুত্বপূর্ণ, সীমাবদ্ধতাও ততটাই। P বনাম NP অক্ষত আছে। নতুন অ্যালগরিদম এখনও সুপারপলিনোমিয়াল, তাই এ থেকে কোনো দ্রুত SAT সলভার আসছে না। যা বদলেছে তা হলো তাত্ত্বিকভাবে সম্ভব-এর মানচিত্র, আর কে - বা কী - তা পুনরায় আঁকছে।
ব্যবসায়িক নেতাদের জন্য সংকেত গণিতে নয়। সংকেত এই যে AI টেক্সট ও কোড লেখা থেকে এগিয়ে মৌলিক, মেশিন-যাচাইকৃত গবেষণা তৈরি করছে। "মেশিন নতুন বিজ্ঞান করতে পারে না" এই ধারণা এইমাত্র বড় আঘাত পেল, আর সক্ষমতার সীমানা এখন বেশিরভাগ পরিকল্পনা চক্রের চেয়ে দ্রুত এগোচ্ছে।
যেসব কোম্পানি AI-কে টাইপিং সহকারী নয়, গবেষণা অংশীদার হিসেবে দেখবে, তারাই আগামী দশকের গতি নির্ধারণ করবে।
গাণিতিকভাবে চিন্তা করুন। বুদ্ধিমত্তার সাথে প্রকৌশল করুন। কৌশলগতভাবে নেতৃত্ব দিন। দায়িত্বের সাথে তৈরি করুন। বৈশ্বিকভাবে সম্প্রসারিত হন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে প্রকৃত ব্যবসায়িক মূল্য তৈরি করুন।
