AI கணினி அறிவியலின் 30 வருட அனுமானத்தை முறித்தது

AI கணினி அறிவியலின் 30 வருட அனுமானத்தை முறித்தது - AI News cover

கணினி அறிவியலுக்கு இப்படிப்பட்ட மாதம் அரிதில் தான் அமைகிறது. அதன் அடித்தள நம்பிக்கைகளில் ஒன்று தகர்க்கப்பட்டுள்ளது, அந்த இடிபாடுகளை ஆராய்வோரில் அதை உருவாக்கிய ஆராய்ச்சியாளர்களே உள்ளனர்.

ஒக்டோபர் 16 அன்று, OpenAI இன் ஒரு research model சாதாரண உரைநடையில் Exponential Time Hypothesis க்கு எதிர்வாதத்தை உருவாக்கியது. ஒரே நாளில் அந்த வாதம் Lean இல் எழுதப்பட்டது, இது ஒவ்வொரு தருக்க படியையும் இயந்திரமயமாக சரிபார்க்கும் proof checker. 67 பக்க manuscript இல் ஆசிரியராக OpenAI என்றே குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது.

எந்த ஒருங்கிணைப்பும் இல்லாமல் வேலை செய்த Anthropic சில மணி நேரங்களுக்கு முன்பே அதே இலக்கை அடைந்திருந்தது. அதன் 49 பக்க ஆய்வறிக்கை "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT" Claude க்கு உட்படுத்தப்பட்டுள்ளது, அடிப்படை algorithm ஐ அதே நாளில் ஒரு Claude research model கண்டுபிடித்தது.

இந்த hypothesis சுமார் 1999 ஆம் ஆண்டைச் சேர்ந்தது, Russell Impagliazzo மற்றும் Ramamohan Paturi Boolean satisfiability க்கு exponential time ஐ விட வேகமான algorithm எதுவும் இல்லை என்று வாதிட்டனர். இந்த ஒரே கருத்து graph theory, databases, computational biology மற்றும் geometry இல் நூற்றுக்கணக்கான conditional hardness results ஐ அமைதியாகத் தாங்குகிறது.

இரு குழுக்களும் இப்போது subexponential time இல் satisfying assignments ஐ எண்ணும் deterministic முறையை விவரிக்கின்றன, இரண்டும் exponent இன் முக்கிய உறுப்பில் ஒரே முடிவை அடைகின்றன. மதிப்பாய்வாளர்கள் இப்பணியை உறுதிப்படுத்தினால், துறையின் மிக நம்பகமான சுவர்களில் ஒன்றில் கதவு உள்ளது என்பது தெரியவரும்.

இக்கூற்றுக்கு வலு சேர்ப்பது model களின் பரம்பரை அல்ல, அவற்றைச் சுற்றியுள்ள சரிபார்ப்பு கட்டமைப்பு. ஒவ்வொரு அனுமானமும் Lean வழியாகச் செல்கிறது. OpenAI கூட்டிய review panel இல் Impagliazzo மற்றும் Paturi ஆகியோரே உள்ளனர், அவர்கள் இப்போது தங்கள் சொந்த கருதுகோளின் வீழ்ச்சியை தணிக்கை செய்கிறார்கள். TU Wien இன் Stefan Szeider பொது பொருட்களை ஆய்ந்து, அவை நுணுக்கமான வாசிப்பைத் தாங்கும் என எதிர்பார்க்கிறார்.

எச்சரிக்கை இன்னும் அவசியம். இந்த முடிவு P versus NP பற்றி எதுவும் கூறவில்லை, புதிய algorithm இன்னும் superpolynomial time இல் இயங்குகிறது, எனவே நாளை காலை எந்த practical solver வேகமாகாது. மாறியது theoretical வரைபடமும், அதை மீண்டும் வரைவோர் - மனிதர்களா அல்லது systems - யார் என்பதும்.

நிர்வாகிகளுக்கு பாடம் complexity classes இலிருந்து வெகு தொலைவில் உள்ளது. சமீபத்தில் ஆவணங்களைச் சுருக்கிக் கொண்டிருந்த software இப்போது அசலான, machine-verified கணிதத்தை உருவாக்குகிறது. தீவிர ஆராய்ச்சியில் AI அளிக்கக்கூடிய பங்களிப்பின் எல்லை பெரும்பாலான planning cycles கருதுவதை விட வேகமாக நகர்கிறது.

அத்தகைய systems உடன் இணைந்து வேலை செய்யக் கற்கும் நிறுவனங்கள், வெறுமனே தட்டச்சு வேலையை ஒப்படைப்பவை அல்ல, அவையே வரவிருக்கும் தசாப்தத்தின் வேகத்தை நிர்ணயிக்கும்.

கணித அடிப்படையில் சிந்தியுங்கள். அறிவார்ந்த முறையில் போட்டியமைக்குங்கள். உத்தியுடன் வழிநடத்துங்கள். பொறுப்புடன் உருவாக்குங்கள். உலகளாவில் விரிவாக்குங்கள். செயற்கை நுண்ணறிவின் மூலம் உண்மையான வணிக மதிப்பை உருவாக்குங்கள்.

#ArtificialIntelligence #AIStrategy #MachineLearning #Research #ITImpress