PSI asegura que una IA de Anthropic demostró la conjetura de Aaronson-Ambainis

Physical Superintelligence (PSI), una startup de IA centrada en la física, anunció el viernes 6 de noviembre que un sistema de investigación desarrollado por ellos demostró la conjetura de Aaronson-Ambainis, un problema de complejidad cuántica abierto desde 2008, utilizando instancias de un modelo no público de Anthropic. La empresa afirmó que el sistema obtuvo una prueba completa al tercer día de ejecución en su propia infraestructura, la cual fue aceptada por el asistente de pruebas Lean. El resultado aún no ha pasado por una revisión por pares en revistas científicas. Por ahora es una afirmación de la empresa, pero el artículo y la prueba verificada por máquina son públicos, por lo que expertos externos pueden ponerla a prueba.psi.inc

Lo que sostiene la prueba

La conjetura plantea si las computadoras cuánticas pueden ser exponencialmente más rápidas que las ordinarias con entradas aleatorias, las cuales casi nunca contienen los patrones ocultos que explotan algoritmos como el método de factorización de Shor. Aaronson y Ambainis demostraron que si su afirmación sobre polinomios acotados de bajo grado se cumplía, las aceleraciones cuánticas en entradas aleatorias serían, como máximo, polinómicas. El anuncio de PSI resumió el resultado así: "una computadora cuántica no puede ahorrar exponencialmente muchas búsquedas a menos que la cadena tenga un patrón raro". El teorema limita cuántas veces un algoritmo lee su entrada, no el tiempo total de cómputo, lo que deja espacio para ventajas cuánticas prácticas.thequantuminsider.com+1

La primera prueba ofreció un límite más débil. Después de que PSI aplicara el sistema a problemas abiertos relacionados, mejoró el resultado dos veces y Lean aceptó la versión final. El argumento sigue un plan de Shachar Lovett y Jiapeng Zhang. Reemplaza una desigualdad que habían dejado como conjetura por una nueva, demostrada mediante el emparejamiento de configuraciones de entrada a través de un determinante.psi.inc

Roles humanos y verificaciones

David Turturean, miembro del personal de PSI, construyó y ejecutó el sistema, guio al modelo para redactar el artículo y es responsable de su exactitud. Los asesores Jim Halverson y Phiala Shanahan auditaron la prueba y comentaron sobre la formalización. El repositorio de GitHub del proyecto indica que la prueba, el artículo y la formalización fueron producidos por modelos de IA. También señala que los teoremas de Lean no contienen marcadores de posición ni axiomas añadidos, y fueron verificados nuevamente por dos implementaciones de kernel independientes. Los lectores aún deben confirmar que la declaración formal coincida con la conjetura original.github.com+1

Los investigadores de Stanford Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle y Li-Yang Tan resolvieron un caso especial en agosto. Han estado leyendo la prueba completa y, en una declaración publicada por PSI, la calificaron como "un resultado enorme" en el que "todo se une de una manera bastante mágica".psi.inc

Preguntas sin respuesta

PSI no ha revelado qué modelo de Anthropic utilizó, y Anthropic no respondió a una solicitud de comentarios. El anuncio sigue a la afirmación de OpenAI en septiembre sobre la resolución de un problema relacionado con las ecuaciones de Navier-Stokes, y se suma al debate sobre lo que la IA significa para las carreras de los matemáticos.businessinsider.com