Информатика редко переживает такой месяц. Одно из её фундаментальных убеждений рухнуло, и среди тех, кто разбирает обломки, оказались сами исследователи, его построившие.
16 октября исследовательская модель OpenAI сформулировала контраргумент к Exponential Time Hypothesis на обычном языке. Уже на следующий день аргумент был перенесён в Lean, систему проверки доказательств, механически верифицирующую каждый логический шаг. В 67-страничной рукописи автором указана сама OpenAI.
Anthropic, работавшая без всякой координации, достигла той же цели несколькими часами раньше. Её 49-страничная статья "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT" приписана Claude, а лежащий в её основе алгоритм в тот же день нашла исследовательская модель Claude.
Гипотеза восходит примерно к 1999 году, когда Russell Impagliazzo и Ramamohan Paturi утверждали, что задача булевой выполнимости не допускает алгоритма быстрее экспоненциального времени. Эта единственная идея незаметно поддерживает сотни условных результатов о сложности в теории графов, базах данных, вычислительной биологии и геометрии.
Обе группы теперь описывают детерминированный метод подсчёта выполняющих назначений за субэкспоненциальное время, и обе приходят к одному и тому же ведущему члену в показателе. Если рецензенты подтвердят работу, в одной из самых надёжных стен области обнаружится дверь.
Вес утверждению придаёт не происхождение моделей, а система проверок вокруг них. Каждый вывод проходит через Lean. А в обзорную группу, собранную OpenAI, входят сами Impagliazzo и Paturi, которые теперь проверяют крушение собственной гипотезы. Stefan Szeider из TU Wien изучил открытые материалы и ожидает, что они выдержат внимательное чтение.
Осторожность по-прежнему уместна. Результат ничего не говорит о P versus NP, а новый алгоритм по-прежнему работает за сверхполиномиальное время, так что ни один практический решатель завтра утром не ускорится. Изменилась теоретическая карта и то, кто - люди или системы - её перерисовывает.
Для руководителей урок лежит далеко от классов сложности. Программы, ещё недавно лишь резюмировавшие документы, теперь производят оригинальную, машинно проверенную математику. Рубеж того, что ИИ может дать серьёзной науке, движется быстрее, чем предполагает большинство циклов планирования.
Организации, которые научатся работать бок о бок с такими системами, а не просто поручать им набор текста, будут задавать темп грядущего десятилетия.
Мыслите математически. Проектируйте разумно. Ведите стратегически. Стройте ответственно. Масштабируйтесь глобально. Создавайте реальную бизнес-ценность с помощью искусственного интеллекта.
