OpenAI

2026. gada 26. oktobris

IzpētePublikācija

Sadarbība ar akadēmiskajām kopienām zinātniskās izpratnes veidošanai

Mēs paziņojam par trim jauniem atklājumiem matemātikā, datorzinātnē un fizikā – harmoniskajā analīzē, sarežģītības teorijā un kvantu lauku teorijā.

Mēs turpinām pilnveidot rezultātu publiskošanas procesu, ņemot vērā attiecīgo akadēmisko kopienu atsauksmes. Mūsuprāt, šos manuskriptus vislabāk uztvert kā neapstrādātus pētniecības datus. Lai šos neapstrādātos pētniecības datus pārvērstu zinātniskā izpratnē, šoreiz, publiskojot rezultātus, izmēģinām jaunu pieeju. Mēs uzrunājām ārējos ekspertus un lūdzām viņus uzņemties darba koordinēšanu, veidojot grupas jauno rezultātu izpratnei. Viņi ieteica trīs atšķirīgas publiskošanas stratēģijas:

  • Matemātikas rezultātam – publiskot MI izveidotos materiālus, ļaujot pētniekiem brīvi organizēt savu darbu rezultāta skaidrošanai.

  • Datorzinātnes rezultātam – izveidot ārēju sadarbības grupu rezultāta skaidrošanai, vienlaikus publiskojot MI izveidotos materiālus, lai ikviens tos varētu pārbaudīt un izmantot turpmākā darbā.

  • Fizikas rezultātam – izveidot ārēju sadarbības grupu un materiālu publiskošanu atstāt tās ziņā.

Mēs vēl nezinām, kura no šīm trim pieejām būs visnoderīgākā, un aicinām sniegt atsauksmes par to, kas darbojas labi un ko varam uzlabot.

Sadarbībā ar ārējām grupām tiks ievēroti četri principi:

  1. Atklātība. Mēs atklāti informējam par šīm sadarbībām. Dalībniekus nelūgs parakstīt konfidencialitātes līgumus, un viņi varēs brīvi apspriest darbu, dalīties ar starprezultātiem un publicēt savus secinājumus.

  2. Nepretendēšana uz atklājumu autorību. Mēs nepretendējam uz akadēmisku atzinību par mūsu iekšējo modeļu veiktajiem atklājumiem. Arī aicinājums pētniekam palīdzēt koordinēt sadarbību nenozīmē, ka sākotnējo atklājumu veicis viņš vai viņa darba grupa.

  3. Ieguldījuma atzīšana. Grupai pienākas atzinība par tās padziļināto izpratni, sagatavotajiem aprakstiem un citiem izveidotajiem materiāliem. Grupa arī palīdzēs nodrošināt, ka darbā pienācīgi atzīts pētnieku ieguldījums un norādītas izmantotās metodes un idejas.

  4. Neatkarība. Dalība ir brīvprātīga un neapmaksāta. Darba grupas dalībnieki darbojas neatkarīgi, un viņu secinājumi ir viņu pašu. Viņi nepārstāv OpenAI, un OpenAI nepārstāv viņus.

Mēs nodosim sadarbības grupām ar šiem rezultātiem saistītos materiālus un darba produktus. Datorzinātnes sadarbības grupa ir nolēmusi nekavējoties publiskot pierādījumu dabiskajā valodā un tā formalizāciju Lean valodā, un mēs tos publicējam tieši mūsu GitHub repozitorijā. Fizikas sadarbības grupa ir nolēmusi pagaidām nepubliskot MI izveidotos materiālus, bet gan pati sagatavot darba aprakstu.

Visām šīm pieejām ir gan priekšrocības, gan trūkumi. No vienas puses, sadarbība ļauj ekspertiem veicināt rezultātu izskaidrošanu un iekļaušanu plašākās akadēmiskās kopienas zināšanu kontekstā. No otras puses, sākotnējo koordinatoru izvēle neizbēgami ietekmē to, kuri iesaistās pirmie, un rada nevienlīdzīgu piekļuvi informācijai. Aicinām sniegt ieteikumus, kā paplašināt dalībnieku loku un padarīt šo procesu noderīgāku.

Lokālā izlīdzināšana un Kakejas hipotēze

Matemātikā iegūtais rezultāts attiecas uz harmonisko analīzi. 1991. gadā Soge izvirzīja lokālās izlīdzināšanas hipotēzi, kas attiecas uz viļņu uzvedību fokusēšanās laikā. Konkrēti, hipotēze apgalvo, ka visizteiktākā fokusēšanās var būt tikai īslaicīga. Tipiskā nejauši izvēlētā laika momentā fokusēšanās pakāpe vienmēr ir daudz mazāka nekā visnelabvēlīgākajā laika momentā. Tā ir visā matemātikā pazīstama likumsakarība: sliktākajā gadījumā iespējamais ir ekstrēmāks nekā tas, ko novēro pēc vidējo vērtību aprēķināšanas. Tā kā šī hipotētiskā parādība ir tik fundamentāla, no tās izriet arī plašas sekas visā matemātiskajā analīzē. Piemēram, no tās izriet Kakejas hipotēze un Šteina restrikcijas hipotēze.

2019. gadā Gats, Vans un Džans⁠(atveras jaunā logā) pierādīja lokālās izlīdzināšanas hipotēzi divās telpiskās dimensijās. 2025. gadā Vans un Cāls⁠(atveras jaunā logā) pierādīja Kakejas hipotēzi trīs dimensijās. Mūsu modeļi izveidoja lokālās izlīdzināšanas hipotēzes pierādījumu jebkuram dimensiju skaitam, tādējādi atrisinot arī Kakejas hipotēzi un Šteina restrikcijas hipotēzi visās dimensijās. Jaunā pierādījuma pamatā ir jauns palīgvienādojums parciālos atvasinājumos.

MI rezultātu ieguvām 2026. gada 18. oktobrī un nākamajā dienā to formalizējām Lean valodā. Pēc tam sazinājāmies ar ekspertu, lai apspriestu sadarbības izveidi šī rezultāta izpētei. Pēc eksperta ieteikuma nolēmām publiskot MI izveidotos materiālus, šim rezultātam izmantojot tādu pašu stratēģiju kā mūsu 2026. gada 6. oktobra publiskojumā⁠. Mūsu publiskajā GitHub repozitorijā esam publicējuši gan mūsu modeļu sagatavotu MI rezultāta aprakstu dabiskajā valodā⁠(atveras jaunā logā), gan pierādījumu Lean valodā⁠(atveras jaunā logā).

Eksponenciālā laika hipotēze ir aplama

Datorzinātnes sadarbības grupa pētīs un skaidros rezultātu par eksponenciālā laika hipotēzi (ETH) – sen izvirzītu hipotēzi par Būla formulu izpildāmības problēmas skaitļošanas sarežģītību. Šī problēma ir cieši saistīta ar P pret NP problēmu. ETH plaši uzskatīta par patiesu un izmantota simtiem zinātnisku rakstu, lai, pieņemot šīs hipotēzes patiesumu, iegūtu rezultātus par uzdevumu skaitļošanas sarežģītību visdažādākajās jomās, tostarp grafu teorijā, skaitļošanas bioloģijā, datubāzēs, skaitļošanas ģeometrijā un citur. Pārsteidzošā kārtā mūsu sistēma nesen pierādīja, ka ETH ir aplama, un šis rezultāts pēc tam tika pārbaudīts Lean vidē. ETH atspēkojums no jauna aktualizē jautājumus par to, cik daudz ātrāk varētu atrisināt šos uzdevumus, un var palīdzēt virzīt labāku algoritmu meklējumus. Lai atrastu šādus algoritmus un teorētiskos sasniegumus pārvērstu praktiskos uzlabojumos, būs nepieciešams ievērojams turpmākais pētniecības darbs.

Šo darbu pārbaudīs un koordinēs grupa, kuru vadīs Rasels Impaljaco (Kalifornijas Universitāte Sandjego), Ramamohans Paturi (Kalifornijas Universitāte Sandjego) un Raiens Viljamss (Masačūsetsas Tehnoloģiju institūts). Visi trīs ir algoritmu izstrādes un sarežģītības teorijas eksperti.

Esam piekrituši grupas lūgumiem publiskot visus rezultātu neapstrādātos datus, lai kopiena varētu tos neatkarīgi pārbaudīt, un OpenAI ir apņēmies finansēt konferenci, kurā izvērtētu šī darba ietekmi uz nozari kopumā. Grupa aicina kopienu palīdzēt organizēt atklātu apgalvojuma par ETH pārbaudi un apspriest plašākus jautājumus, ko MI radītie atklājumi izvirza saistībā ar pārbaudi, pieejamību, ieguldījuma atzīšanu un pētniecības nākotni.

Mūsu mākslīgais intelekts atrada ETH atspēkojumu dabiskajā valodā 2026. gada 16. oktobrī, un pēc tam mēs rezultātu formalizējām Lean valodā 2026. gada 17. oktobrī, kas noveda pie šeit aprakstītās sadarbības izstrādes. Šajā nolūkā mēs esam publicējuši gan mūsu modeļu ģenerētu mākslīgā intelekta dabiskās valodas izvades aprakstu⁠(atveras jaunā logā), gan Lean pierādījumu⁠(atveras jaunā logā) mūsu publiskajā GitHub repozitorijā.

Skaitļošanas sarežģītības teorijā ir daudz neatrisinātu jautājumu un hipotēžu, kuras zinātniekiem līdz šim nav izdevies pierādīt vai atspēkot, lai cik daudz pūļu tam veltīts. Mēs ceram, ka cilvēki ar MI palīdzību spēs radīt jaunu izpratni šajā jomā un izgaismot efektīvas skaitļošanas būtiskās iespējas un robežas.

Kvantu hromodinamikas un standartmodeļa paplašinājumu pastāvēšana

Fizikas sadarbības grupa pētīs un skaidros rezultātu, kas sniedz matemātiski stingru pastāvēšanas pierādījumu noteiktām mijiedarbojošos kvantu lauku teorijām četrās dimensijās, kuras ietver kalibrējošos laukus un fermionus. To vidū ir kvantu hromodinamika (QCD) un elementārdaļiņu fizikas standartmodeļa vienots paplašinājums. Mūsu darbs balstās uz Balabana pieeju⁠(atveras jaunā logā) konstruktīvajā kvantu lauku teorijā. Kā apakšproblēma šajā darbā iekļauts arī tīras Janga–Milsa teorijas pastāvēšanas pierādījums, kas ir daļa no Kleja Matemātikas institūta Tūkstošgades prēmijas problēmas par kvantu Janga–Milsa teoriju⁠(atveras jaunā logā).

Standartmodelis apraksta trīs no četrām fundamentālajām mijiedarbībām starp elementārdaļiņām, neietverot gravitāciju. Pastāvēšanas pierādījums attiecas uz vienkāršāko lielās apvienošanas teoriju, kas ietver standartmodeļa kalibrējošos laukus un fermionus, jo pašu standartmodeli nevar ekstrapolēt uz patvaļīgi maziem attālumiem. QCD apraksta tādu daļiņu kā kvarki un gluoni mijiedarbību ar stiprā spēka starpniecību. Tīra Janga–Milsa teorija apraksta tikai gluonu – spēka pārnesēju – savstarpējo mijiedarbību, nevis tādas matērijas daļiņas kā kvarki.

Deivids Gross vadīs grupu, kurā piedalīsies Maikls Daglass, Artūrs Džafe, Igors Klebanovs un Ņikita Ņekrasovs un kura koordinēs šo darbu.

Grupa lūdz visu ar šo darbu saistīto saziņu ar jebkuru tās dalībnieku sūtīt uz e-pasta adresi: YANGMILLS4D@gmail.com.

Mūsu modeļi 2026. gada 9. septembrī izveidoja Janga–Milsa teorijas eksistences pierādījumu dabiskajā valodā un pēc tam, 2026. gada 18. septembrī, arī QCD pierādījumu. Ņemot vērā darba apjomu un sarežģītību, mēs atlikām publicēšanu līdz formalizācijas pabeigšanai Lean valodā. Janga–Milsa teorijas eksistences pierādījuma formalizāciju pabeidzām 2026. gada 16. oktobrī, un tas mūs rosināja izveidot šeit aprakstīto sadarbību.

Mēs ceram, ka šie rezultāti iezīmē sākumu pārejai, kurā kvantu lauku teorija – mūsdienu teorētiskās fizikas svarīgākais teorētiskais ietvars – kļūst par matemātiski stingri pamatotu nozari. Ar prieku nodrošinām resursus, lai akadēmiskās kopienas vadībā virzītos uz šo mērķi.

Atbalsts zinātniekiem

Mēs esam apņēmušies atbalstīt plašāku darbu šo rezultātu izpratnei un turpmākai attīstīšanai. Šīs sadarbības papildina mūsu nesen izziņoto 5 miljonu ASV dolāru ieguldījumu⁠(atveras jaunā logā) jaunā Saimonsa fonda iniciatīvā. Šo finansējumu pārvaldīs un piešķirs Saimonsa fonds, atbalstot darbseminārus, konferences un īpašas programmas, kas palīdzēs pētniekiem izprast MI iegūtos rezultātus un izmantot tos turpmākā darbā. Mēs esam apņēmušies nodrošināt finansējumu, lai pētnieki varētu neatkarīgi pārbaudīt un izskaidrot iepriekš minētos rezultātus un attīstīt tos tālāk.

Mēs joprojām aicinām sniegt ieteikumus par to, kā vislabāk publiskot rezultātus un sadarboties ar zinātniekiem, lai paātrinātu atklājumu tapšanu.

Autors

OpenAI