OpenAI hat am 26. Oktober bekannt gegeben, dass seine internen Modelle Lösungen für seit Langem offene Probleme in drei verschiedenen Bereichen erzeugt haben. Für das größte Aufsehen sorgte die Widerlegung einer Vermutung der Informatik, die als Exponentialzeit-Hypothese (Exponential Time Hypothesis, ETH) bekannt ist.
Was ist passiert?
Laut OpenAI sind die drei Ergebnisse die folgenden: in der Mathematik der Beweis der "Local-Smoothing"-Vermutung in jeder Dimension, der auch die Kakeya-Vermutung löst; in der Informatik die Widerlegung der ETH; in der Physik der mathematische Beweis, dass einige vierdimensionale Quantenfeldtheorien, darunter die Quantenchromodynamik, existieren. Das Physikergebnis hängt auch mit Yang-Mills zusammen, einem der Millennium-Preisprobleme des Clay-Instituts.
Die 1999 aufgestellte ETH besagt, dass das Lösen bestimmter Logikrätsel mit wachsender Variablenzahl exponentiell länger dauert. Laut TechCrunch behaupten OpenAI und Anthropic, das einige Stunden später seine eigene Widerlegung veröffentlichte, ihre Modelle hätten Algorithmen gefunden, die diese Rätsel schneller als erwartet lösen. Ryan Williams vom MIT, der zur Einordnung des Ergebnisses hinzugezogen wurde, sagte, der Beweis enthalte neben Routineteilen einige "fremdartig aussehende" Abschnitte, und seine Prüfung erfordere, dass die ganze Fachgemeinschaft zusammenarbeite. OpenAI erklärte, es sei hinreichend sicher, dass der Fund bekannte Verschlüsselungssysteme nicht bricht.
Für jedes Gebiet wurde ein anderer Weg gewählt: Das mathematische Ergebnis wurde auf GitHub gestellt, für die Informatik wurde eine externe Arbeitsgruppe gebildet und OpenAI wird eine Konferenz finanzieren, die Veröffentlichung des Physikergebnisses wurde den Physikern überlassen.
Warum ist das wichtig?
Sollten sich die Ergebnisse bestätigen, müssten viele wissenschaftliche Arbeiten des letzten Jahrzehnts, die auf der ETH beruhen, neu überprüft werden. Die größere Frage betrifft die Wissenschaft selbst: Wenn KI Beweise zu erzeugen beginnt, könnte die Rolle des Menschen darin bestehen, diese Beweise zu verstehen und zu prüfen und neue Fragen zu stellen, die die Messlatte höher legen.