Ba kết quả mở rộng phạm vi nghiên cứu của AI
AI chứng minh toán học là việc mô hình trí tuệ nhân tạo xây dựng lập luận để giải một bài toán, sau đó biểu diễn các bước theo cách có thể được kiểm tra hình thức và đánh giá bởi chuyên gia. Ngày 26 tháng 10, OpenAI công bố ba kết quả nghiên cứu do các mô hình nội bộ tạo ra trong toán học, khoa học máy tính và vật lý. Động thái này nối tiếp bản thảo dài hơn 700 trang về lời giải và tiến triển trong 372 bài toán lớn mà công ty công bố vài tuần trước đó. Đây không còn là màn trình diễn chỉ xoay quanh khả năng giải bài toán: phạm vi công bố đã chạm tới những nền tảng lý thuyết của nhiều ngành. Trong toán học, mô hình được cho là chứng minh giả thuyết làm trơn cục bộ ở mọi số chiều; nếu giới chuyên môn xác nhận, kết quả còn kéo theo lời giải cho giả thuyết Kakeya và giả thuyết hạn chế Stein.
Ý nghĩa đáng chú ý không nằm ở tuyên bố “AI đã thay nhà khoa học”, mà ở việc mô hình AI nghiên cứu có thể tạo ra một hướng chứng minh đủ cụ thể để con người tiếp tục kiểm tra. Chính khoảng cách giữa một kết quả do máy tạo ra và một kết quả được cộng đồng chấp nhận sẽ quyết định liệu đây có phải OpenAI phát kiến khoa học có giá trị lâu dài hay chỉ là bước khởi đầu nhiều hứa hẹn.
ETH là phép thử lớn cho độ tin cậy của chứng minh
Tuyên bố gây chấn động nhất thuộc khoa học máy tính: mô hình của OpenAI đưa ra chứng minh bác bỏ Giả thuyết thời gian hàm mũ (ETH). Giới nghiên cứu đã dựa vào giả thuyết này trong hàng trăm công trình để lập luận về giới hạn độ khó của nhiều bài toán; vì thế, nếu chứng minh đứng vững, hệ quả sẽ vượt xa một kết quả riêng lẻ. Những lập luận trước đây dựa trên ETH có thể cần được xem xét lại, nhưng chưa thể kết luận tác động cụ thể trước khi chuyên gia đánh giá chứng minh và hệ quả của nó. OpenAI cho biết kết quả đã được hình thức hóa bằng Lean, công cụ hỗ trợ kiểm tra tính chính xác của chứng minh. Đây là lớp kiểm tra quan trọng: Lean có thể giúp phát hiện lỗi suy luận trong phần đã mã hóa, nhưng bản thân việc hình thức hóa không thay thế đánh giá về ý nghĩa và phạm vi của phát hiện.
Một nhóm chuyên gia do Russell Impagliazzo và Ramamohan Paturi, thuộc Đại học California tại San Diego, cùng Ryan Williams của Viện Công nghệ Massachusetts dẫn dắt sẽ kiểm chứng và đánh giá hệ quả của kết quả. Đây là bước cần thiết, không phải thủ tục sau cùng để hợp thức hóa một thông cáo. Với một giả thuyết đã được dùng rộng rãi, cộng đồng cần biết chính xác điều gì bị bác bỏ, những điều kiện nào áp dụng và các lĩnh vực liên quan phải điều chỉnh ra sao. Xác minh khoa học AI vì thế phải bao gồm cả việc kiểm tra chứng minh lẫn diễn giải hệ quả, thay vì chỉ nhìn vào khả năng tạo ra lời giải.
Công khai chứng minh mới chỉ là điểm bắt đầu
Trong vật lý, OpenAI cho biết các mô hình đã chứng minh về mặt toán học sự tồn tại của một số lý thuyết trường lượng tử tương tác trong không-thời gian bốn chiều, trong đó có sắc động lực học lượng tử và một mô hình thống nhất mở rộng của Mô hình Chuẩn. Công trình còn bao gồm chứng minh sự tồn tại của lý thuyết Yang–Mills thuần túy, một phần của bài toán Giải thưởng Thiên niên kỷ. Đây là tuyên bố có tầm vóc, nhưng không nên đánh đồng chứng minh toán học về sự tồn tại của một lý thuyết với việc xác nhận mọi dự đoán vật lý của lý thuyết đó. Chính OpenAI cũng xem các kết quả là điểm khởi đầu cho kiểm chứng và diễn giải khoa học.
Cách công bố và thẩm định sẽ quyết định mức độ đáng tin của các phát hiện. OpenAI cho biết sẽ cung cấp dữ liệu, tài liệu để nhóm nghiên cứu độc lập kiểm tra, đồng thời mở sản phẩm để giới chuyên môn xem xét và phát triển tiếp. Các cộng tác viên tham gia theo nguyên tắc tự nguyện, minh bạch, không trả thù lao và không phải ký thỏa thuận bảo mật. Công ty cũng cam kết hỗ trợ nguồn lực để nhà khoa học độc lập đánh giá, diễn giải và mở rộng kết quả. Cách làm này đặt trách nhiệm xác minh vào cộng đồng thay vì đòi hỏi tin vào lời khẳng định của doanh nghiệp. AI có thể tăng tốc tìm kiếm chứng minh; uy tín khoa học vẫn phải được xây dựng bằng khả năng kiểm tra, phản biện và tái lập.
