¿Puede la IA generativa resolver el mayor problema sin resolver en informática?

ZDNet lo llama “una profunda meditación sobre lo que en última instancia se puede lograr con las computadoras” y “el problema sin resolver más importante en ciencias de la computación”, con implicaciones tanto para la criptografía como para la computación cuántica. «la pregunta: Es P = NP?»

«ahora, Este esfuerzo utilizó inteligencia artificial generativa.«.
En un artículo titulado «El gran modelo de lenguaje científico: un estudio de P vs. NP», el autor principal Qingxiu Dong y sus colegas programaron el gran modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI utilizando lo que llaman el método socrático, varios ciclos de indicaciones cruzadas. chatear con GPT-4. . (Era el papel Fue publicado este mes en el servidor de preimpresión arXiv. Por científicos de Microsoft, la Universidad de Pekín, la Universidad de Beihang en Beijing y la Universidad de Tecnología y Negocios de Beijing). El método del equipo consiste en tomar argumentos de un artículo anterior y alimentarlos con cuchara al GPT-4 para obtener respuestas útiles.

Dong y su equipo señalan que GPT-4 proporciona argumentos para concluir que P en realidad no es igual a NP. Afirman que el trabajo muestra que los grandes modelos de lenguaje pueden hacer más que simplemente escupir cantidades masivas de texto, sino que también pueden «descubrir nuevos conocimientos» que pueden conducir a «descubrimientos científicos», una posibilidad que llaman una «Maestría en Ciencias… «.

A través de 97 rondas de disparo rápido, los autores convencen al GPT-4 con una variedad de afirmaciones que entran en el meollo de la matemática de P = NP, presentando cada una de sus afirmaciones con una declaración previa de la condición del GPT-4. tales como, «Eres un filósofo sabio», «Eres un científico», «Un matemático experto en la teoría de la probabilidad»; en otras palabras, el ahora familiar juego de hacer que GPT-4 desempeñe un papel, o «personaje», para simplificar la generación de texto. Su estrategia es conseguir que GPT-4 demuestre que P Noen efecto, es igual a NP, suponiendo primero que lo hace con un ejemplo y luego encontrando una manera de colapsar el ejemplo, un enfoque conocido como prueba por contradicción…

[T]Los autores sostienen que su diálogo mediante indicaciones muestra el potencial de los grandes modelos lingüísticos para hacer más que simplemente imitar creaciones textuales humanas. «Nuestra investigación destaca la capacidad potencial de GPT-4 para colaborar con humanos en la exploración de problemas excepcionalmente complejos a nivel de expertos», escribieron.