OpenAI anunció el lunes que un modelo interno refutó la Hipótesis del Tiempo Exponencial, una conjetura de la que dependen cientos de artículos de ciencia de la computación. La empresa también anunció el mismo día otros dos resultados, uno en matemáticas y otro en física, en un comunicado que pone a prueba nuevas formas de compartir con la comunidad científica investigaciones generadas por IA.
¿Qué es la Hipótesis del Tiempo Exponencial?
La Hipótesis del Tiempo Exponencial, o ETH por sus siglas en inglés, se ha considerado durante mucho tiempo probablemente cierta. Trata sobre la dificultad para resolver la satisfacibilidad booleana, un problema estrechamente ligado a la pregunta de P frente a NP. Los investigadores la han usado para demostrar que los problemas de teoría de grafos, biología computacional, bases de datos y otros campos son difíciles de resolver con rapidez. En una entrada de blog, OpenAI afirmó que la hipótesis ha sido “ampliamente considerada cierta”. Si la afirmación se sostiene, podría abrir la puerta a algoritmos más rápidos en esos campos.
Según OpenAI, su modelo encontró la refutación el 16 de octubre. La empresa verificó la prueba al día siguiente en Lean, un lenguaje de programación que valida pruebas matemáticas de forma automática. Ha publicado en GitHub el informe del modelo y la prueba en Lean.
¿Quién está verificando la refutación de OpenAI?
La hipótesis fue propuesta originalmente por Russell Impagliazzo y Ramamohan Paturi, de la Universidad de California en San Diego, junto con Francis Zane. Impagliazzo, Paturi y Ryan Williams, del MIT, lideran ahora un grupo que verificará y explicará el resultado. Williams anunció el esfuerzo en X, y dijo que él y sus colegas habían sido invitados a ayudar a organizar “un examen abierto e independiente de esta afirmación.”
Los tres investigadores se apresuraron a aclarar que su participación no equivale a un respaldo. En una carta abierta dirigida a su campo, escribieron: “Nuestra participación no debe interpretarse como una certificación de la afirmación. Un resultado de esta importancia requiere un escrutinio independiente y cuidadoso”.
Williams dijo que el grupo no firmó acuerdos de confidencialidad y que no recibirá pago alguno. El grupo pidió a OpenAI que publique todos sus datos brutos sobre el resultado de la ETH y que financie una conferencia para la comunidad investigadora. Williams y OpenAI afirman que la empresa aceptó ambas solicitudes.
Resultados de matemáticas y física
En matemáticas, OpenAI afirma que sus modelos demostraron la conjetura del suavizado local en todas las dimensiones. Christopher Sogge propuso la conjetura en 1991. Si la prueba se sostiene, también resolvería la conjetura de Kakeya y la conjetura de restricción de Stein en todas las dimensiones. Los matemáticos habían demostrado el suavizado local en dos dimensiones en 2019, y demostraron la conjetura de Kakeya en tres dimensiones en 2025. Como en comunicados anteriores, OpenAI publicó el informe del modelo y una prueba en Lean para el nuevo resultado.
El trabajo en física es más reservado. OpenAI afirma que sus modelos produjeron una prueba rigurosa de que ciertas teorías cuánticas de campos existen en cuatro dimensiones. Ese grupo incluye la cromodinámica cuántica, la teoría que describe la fuerza fuerte que une quarks y gluones. El trabajo también incluye una prueba de que la teoría de Yang-Mills pura existe, una cuestión vinculada a uno de los problemas del Premio Millennium del Instituto Clay de Matemáticas. OpenAI dijo en septiembre que no reclamaría el premio por su prueba sobre las ecuaciones de Navier-Stokes.
El premio Nobel David Gross liderará el grupo de física. Lo acompañan Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov y Nikita Nekrasov. Este grupo decidió no publicar por ahora el material producido con IA. En cambio, redactará por sí mismo el trabajo.
Quién recibe el crédito
¿Quién recibe el crédito por la investigación generada por IA?
OpenAI afirma que no busca crédito académico por estos descubrimientos. Sostiene que los investigadores que redacten las explicaciones de cada grupo deben recibir el reconocimiento. La empresa también donó 5 millones de dólares a la Fundación Simons para financiar talleres y conferencias sobre resultados producidos por IA.
Los tres científicos de la computación plantearon en su carta una preocupación más amplia. Preguntaron cómo debería funcionar el crédito cuando la IA encuentra primero los resultados. Advirtieron que el reconocimiento podría ir a quien publique primero o controle las herramientas más poderosas, mientras que el trabajo más lento de verificar y explicar un resultado recibe menos atención. Los matemáticos expresaron inquietudes similares en la Declaración de Leiden en junio.
“Si la afirmación es correcta, cambiará una parte importante de la ciencia de la computación teórica”, escribieron los tres investigadores.
Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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