Khoa học máy tính hiếm khi có một tháng như thế này. Một trong những niềm tin nền tảng của nó đã bị hạ đổ, và những người kiểm tra đống đổ nát bao gồm chính các nhà nghiên cứu đã xây dựng nó.
Ngày 16 tháng 10, một mô hình nghiên cứu tại OpenAI đã đưa ra phản luận chống lại Exponential Time Hypothesis bằng văn xuôi thông thường. Trong vòng một ngày, lập luận đã được chép vào Lean, một trình kiểm chứng xác minh từng bước logic một cách cơ học. Bản thảo 67 trang ghi chính OpenAI là tác giả.
Anthropic, làm việc mà không hề phối hợp, đã đến cùng một đích vài giờ trước đó. Bài báo 49 trang của họ, "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT", được ghi công cho Claude, và thuật toán cốt lõi đã được một mô hình nghiên cứu Claude tìm ra trong cùng ngày.
Giả thuyết này bắt nguồn từ khoảng năm 1999, khi Russell Impagliazzo và Ramamohan Paturi lập luận rằng bài toán thỏa mãn Boolean không chấp nhận thuật toán nào nhanh hơn thời gian mũ. Chỉ một ý tưởng đó lặng lẽ chống đỡ hàng trăm kết quả độ khó có điều kiện trong lý thuyết đồ thị, cơ sở dữ liệu, sinh học tính toán và hình học.
Cả hai nhóm hiện mô tả một phương pháp tất định đếm các phép gán thỏa mãn trong thời gian dưới mũ, và cả hai đều đi đến cùng một số hạng chính trong số mũ. Nếu các nhà phản biện xác nhận công trình, một trong những bức tường đáng tin cậy nhất của lĩnh vực hóa ra có một cánh cửa.
Điều tạo sức nặng cho tuyên bố không phải là xuất thân của các mô hình, mà là giàn giáo kiểm chứng xung quanh chúng. Mọi suy luận đều đi qua Lean. Và hội đồng phản biện mà OpenAI triệu tập bao gồm chính Impagliazzo và Paturi, những người giờ đây thấy mình đang kiểm toán sự sụp đổ của giả thuyết của họ. Stefan Szeider của TU Wien đã xem xét tài liệu công khai và kỳ vọng nó sẽ chịu được sự đọc kỹ.
Sự thận trọng vẫn cần thiết. Kết quả không nói gì về P versus NP, và thuật toán mới vẫn chạy trong thời gian siêu đa thức, nên không có bộ giải thực tế nào nhanh hơn vào sáng mai. Điều đã thay đổi là bản đồ lý thuyết, và danh tính của những người, hay hệ thống, đang vẽ lại nó.
Đối với các nhà điều hành, bài học nằm xa các lớp độ phức tạp. Phần mềm vốn chỉ tóm tắt tài liệu giờ đang tạo ra toán học nguyên bản được máy kiểm chứng. Biên giới của những gì AI có thể đóng góp cho nghiên cứu nghiêm túc đang tiến nhanh hơn so với giả định của hầu hết các chu kỳ lập kế hoạch.
Những tổ chức học cách làm việc bên cạnh các hệ thống như vậy, thay vì chỉ giao việc đánh máy cho chúng, sẽ là những người định đoạt nhịp độ của thập kỷ tới.
Suy nghĩ toán học. Kỹ thuật thông minh. Lãnh đạo chiến lược. Xây dựng có trách nhiệm. Mở rộng toàn cầu. Tạo giá trị kinh doanh thực sự qua trí tuệ nhân tạo.
