Стартап Physical Superintelligence (PSI) заявив, що за допомогою ще не випущеної моделі Anthropic отримав доказ математичної гіпотези, над якою теоретики ламають голову з 2008 року. Йдеться про Aaronson-Ambainis conjecture з теорії квантових обчислень.
За словами PSI, система з копій моделі Anthropic знайшла повний доказ на третій день роботи, а потім ще двічі його покращила. Модель поки недоступна публічно, тож усі експерименти відбувалися всередині компанії.
Про що взагалі ця гіпотеза
Гіпотеза Aaronson-Ambainis стосується того, у чому саме квантові компʼютери можуть бути принципово швидшими за класичні. Авторам важливо було зрозуміти: для яких задач квантова перевага справді суттєва, а де звичайний компʼютер може «наздогнати» квантовий, лише трохи збільшивши обсяг обчислень.
Інтуїтивно це можна уявити як стіну з прихованими вимикачами, де алгоритм має відповісти на запитання про загальний візерунок, але може перевіряти перемикачі лише по одному. Популярна версія твердження полягала в тому, що якщо відповідь справді залежить від усієї конфігурації, то завжди існує один «важливий» вимикач, який впливає на результат набагато сильніше за інші.
Якщо це так, класичний алгоритм може спочатку шукати саме цей ключовий елемент, тобто оптимально ставити «запитання» до даних. Тоді йому не потрібно експоненційно більше кроків, ніж квантовому алгоритму, щоб отримати відповідь на «безструктурних» задачах.
Що саме стверджує новий доказ
PSI повідомляє, що отриманий доказ показує: для «хаотичних» задач без прихованої структури класичний алгоритм може утримуватися в межах помірного додаткового ресурсу. Кількість необхідних звернень до даних зростає приблизно як квадрат деякого параметра, а не експоненційно.
Це не означає, що квантові компʼютери втрачають сенс. Результат стосується лише певного типу задач, де немає спеціальної структури, яку можна використати. Такі алгоритми, як Shor (факторизація і загроза сучасній криптографії), спираються саме на структуру, тож цей доказ їх не зачіпає.
Як працювала система PSI
Над проєктом працювала дослідницька система, яка запускає багато копій моделі Anthropic. Людина-дослідник, David Turturean, обрав задачу, налаштував середовище, керував запуском і просив модель оформити статтю. Формальну відповідальність за коректність результатів PSI покладає саме на нього.
Після того, як на третій день система згенерувала перший доказ, подальші ітерації дозволили посилити результат. Це важливий момент: йдеться не про «одну красиву ідею», а про процес, де ІІ поступово вдосконалює власну роботу.
Перевірка через Lean і реакція спільноти
Щоб уникнути ситуації, коли впевнений тон моделі маскує помилки, PSI використала формальний доказовий асистент Lean. Це система, яка перевіряє кожен крок доведення в суворому форматі і або приймає його, або відхиляє. Їй байдуже, хто автор тексту доказу — людина чи ІІ.
PSI не лише формалізувала сам доказ у Lean, а й переписала формулювання задачі мовою цієї системи та опублікувала код. Це дозволяє зовнішнім дослідникам перевірити, що саме було доведено, а не лише правильність логічних кроків.
Чотири дослідники зі Stanford, які раніше розвʼязали спрощену версію цієї гіпотези, ознайомилися з роботою, надіслали зауваження і назвали результат значним. Водночас вони фігурують у подяках до статті, тож це радше експертний фідбек зсередини кола, а не остаточний вердикт спільноти. Коментарів від Scott Aaronson чи Andris Ambainis у публічному просторі автори огляду не знайшли.
Обмеження результату
За підсумками розбору The Quantum Insider, цей доказ не дає підстав робити надто сміливі висновки про практичну «поразку» квантових обчислень:
- оцінюється кількість звернень до даних, а не повний час роботи алгоритму — класичний компʼютер все одно може працювати дуже довго;
- результат діє для більшості вхідних даних, але не для кожного окремого випадку;
- «трохи більше роботи» в асимптотичному сенсі може означати астрономічні числа в реальних масштабах;
- гіпотеза не стверджує, що класичні обчислення здатні відтворити всі можливості квантових.
Найближчі кроки, за очікуваннями огляду, — коротша технічна версія від Stanford, де фахівці детально протестують доказ, і спроби PSI застосувати свою систему до нових задач, які їй спеціально не «підказували». Один успішний кейс — це цікавий прецедент, але для висновків про системну здатність ІІ відкривати нову математику потрібна серія незалежних результатів.
Джерело: The Neuron (https://www.theneurondaily.com/p/anthropic-s-ai-cracks-a-puzzle)