OpenAI

Сарадња са академским заједницама на развоју научног разумевања

Објављујемо три нова открића у математици, рачунарству и физици, која се односе на хармонијску анализу, теорију сложености и квантну теорију поља.

Наш поступак објављивања наставља да се развија на основу повратних информација из одговарајућих академских заједница. Сматрамо да је ове рукописе најбоље посматрати као вид сирових истраживачких података. Да бисмо ове сирове истраживачке податке претворили у научно разумевање, при овом објављивању испробавамо нов приступ. Обратили смо се спољним стручњацима и замолили их да усмеравају рад и организују групе које ће проучити нове резултате. Предложили су три различите стратегије објављивања:

  • За математички резултат: објавити излазни материјал AI и оставити истраживачима слободу да сами организују рад на објашњавању резултата.

  • За резултат из рачунарства: формирати спољну групу сарадника која ће га објаснити, а излазни материјал AI учинити јавно доступним како би свако могао да га испита и на њему заснује даљи рад.

  • За резултат из физике: формирати спољну групу сарадника и препустити јој одлуку о објављивању материјала.

Још не знамо који ће од ова три приступа бити најкориснији и радо ћемо чути мишљења о томе шта добро функционише и шта можемо да побољшамо.

Сарадње са спољним стручњацима засниваће се на четири начела:

  1. Транспарентност. Отворено говоримо о постојању наших сарадњи. Од учесника нећемо тражити да потписују споразуме о поверљивости и они ће моћи слободно да разговарају о раду, деле материјале настале током рада и објављују своје закључке.

  2. Без приписивања академских заслуга. Не тражимо академске заслуге за открића до којих су дошли наши интерни модели. Позив истраживачу да помогне у усмеравању сарадње такође не подразумева да су он или његова радна група дошли до првобитног открића.

  3. Признање. Овој групи треба одати признање за разумевање до ког дође, текстове које напише и друге материјале које изради. Група ће такође помоћи да се у раду на одговарајући начин наведу истраживачи, технике и идеје на које се он ослања.

  4. Независност. Учешће је добровољно и неплаћено. Чланови радних група учествују независно и сами доносе закључке. Они не говоре у име компаније OpenAI, нити OpenAI говори у њихово име.

Сарадничким групама предаћемо материјале и артефакте повезане са овим резултатима. Група за сарадњу у рачунарству одлучила је да одмах објави доказ на природном језику и формализацију у систему Lean, па их објављујемо директно у нашем депоу на платформи GitHub. Група за сарадњу у физици одлучила је да одложи објављивање артефаката које је произвела AI и да уместо тога сама напише приказ резултата.

Сви ови приступи имају предности и недостатке. С једне стране, ове сарадње омогућавају стручњацима да подстакну разјашњавање резултата и њихово сагледавање у контексту шире академске заједнице. С друге стране, избор оних који ће у почетку усмеравати рад неизбежно утиче на то ко ће се први укључити и ствара неједнак приступ информацијама. Радо ћемо чути предлоге о томе како да проширимо учешће и учинимо овај процес кориснијим.

Локално изглађивање и Какејина хипотеза

Математички резултат односи се на хармонијску анализу. Соги је 1991. године поставио хипотезу о локалном изглађивању, која се односи на понашање таласа при фокусирању. Конкретно, хипотеза тврди да најекстремније фокусирање мора бити краткотрајно. Степен фокусирања у типичном насумично одабраном тренутку увек је много мањи него што може бити у најнеповољнијем тренутку. То је познат образац широм математике: оно што се може догодити у најгорем случају екстремније је од онога што се уочава након усредњавања. Због фундаменталног значаја ове претпостављене појаве, њене последице сежу у многе области математичке анализе. На пример, из ње следе Какејина хипотеза и Стајнова хипотеза о рестрикцији.

Гут, Ванг и Џанг⁠(отвара се у новом прозору) су 2019. године доказали хипотезу о локалном изглађивању у две просторне димензије. Ванг и Цал⁠(отвара се у новом прозору) су 2025. године доказали Какејину хипотезу у три димензије. Наши модели су саставили доказ хипотезе о локалном изглађивању у свакој димензији, чиме су уједно разрешили Какејину хипотезу и Стајнову хипотезу о рестрикцији у свим димензијама. Нови доказ заснива се на новој помоћној парцијалној диференцијалној једначини.

Излазни материјал AI добили смо 18. октобра 2026. године, а он је следећег дана формализован у систему Lean. Затим смо се обратили једном стручњаку како бисмо размотрили успостављање сарадње на овом резултату. На његову препоруку, одлучили смо да јавно објавимо излазни материјал AI, примењујући исту стратегију као при објављивању⁠ 6. октобра 2026. године. У нашем јавном депоу на платформи GitHub објавили смо и текст на природном језику који су саставили наши AI модели⁠(отвара се у новом прозору) и доказ у систему Lean⁠(отвара се у новом прозору).

Хипотеза експоненцијалног времена је нетачна

Група за сарадњу у области рачунарства радиће на разумевању и објашњавању резултата који се тиче хипотезе експоненцијалног времена (ETH), дугогодишње хипотезе о рачунарској сложености проблема задовољивости Булових формула, тесно повезаног са проблемом P наспрам NP. Широко је прихваћено уверење да је ETH тачна, а коришћена је у стотинама радова за извођење условних резултата о рачунарској тешкоћи у разним областима, укључујући теорију графова, рачунарску биологију, базе података, рачунарску геометрију и друге. Изненађујуће, наш систем је недавно доказао да је ETH нетачна, а тај резултат је накнадно проверен у систему Lean. Опoвргавање ETH поново отвара питања о томе колико би се ови задаци могли брже решавати и може помоћи да се усмери потрага за бољим алгоритмима. Проналажење таквих алгоритама и претварање теоријског напретка у практична побољшања захтеваће значајна даља истраживања.

Овај рад ће проверавати и усмеравати група коју воде Расел Импаљацо (Универзитет Калифорније у Сан Дијегу), Рамамохан Патури (Универзитет Калифорније у Сан Дијегу) и Рајан Вилијамс (MIT). Сва тројица су стручњаци за пројектовање алгоритама и теорију сложености.

Прихватили смо захтеве групе да се сви сирови подаци о резултатима јавно објаве како би се заједници олакшала независна провера, као и да се OpenAI обавеже на финансирање конференције посвећене разумевању последица овог рада за целу област. Група позива заједницу да помогне у организовању отвореног испитивања тврдње о ETH и да разговара о ширим питањима која открића вештачке интелигенције отварају у погледу провере, приступа, заслуга и будућности истраживања.

Наша вештачка интелигенција је 16. октобра 2026. пронашла оповргавање ETH-а изражено природним језиком, а затим смо 17. октобра 2026. тај резултат формализовали у систему Lean, што нас је подстакло да развијемо овде описану сарадњу. У ту сврху, у нашем јавном GitHub репозиторијуму објавили смо и текст на природном језику који су генерисали наши модели вештачке интелигенције⁠(отвара се у новом прозору) и доказ у систему Lean⁠(отвара се у новом прозору).

У области рачунарске сложености постоји много отворених питања и хипотеза које научници, упркос највећим напорима, до сада нису успели да докажу или оповргну. Надамо се да људи уз помоћ вештачке интелигенције могу доћи до нових увида у овој области и расветлити суштинске могућности и ограничења ефикасног израчунавања.

Постојање квантне хромодинамике и проширења Стандардног модела

Група за сарадњу у области физике радиће на разумевању и објашњавању резултата који даје математички строг доказ постојања одређених квантних теорија поља са интеракцијама, које садрже калибрациона поља и фермионе у четири димензије, укључујући квантну хромодинамику (QCD) и уједињено проширење Стандардног модела физике честица. Наш рад се надовезује на Балабанов приступ⁠(отвара се у новом прозору) у конструктивној квантној теорији поља. Као потпроблем, овај рад обухвата и доказ постојања чисте Јанг–Милсове теорије, што је део миленијумског проблема квантне Јанг–Милсове теорије Клејовог математичког института⁠(отвара се у новом прозору).

Стандардни модел описује интеракције основних субатомских честица посредством три од четири основне силе, изузимајући гравитацију. Доказ постојања односи се на најједноставнију теорију великог уједињења која обухвата калибрациона поља и фермионе Стандардног модела (јер се сам Стандардни модел не може екстраполирати на произвољно мала растојања). QCD описује интеракције честица попут кваркова и глуона посредством јаке силе. Чиста Јанг–Милсова теорија описује само међусобне интеракције глуона, преносилаца силе, а не и честице материје попут кваркова.

Дејвид Грос ће водити групу у којој су Мајкл Даглас, Артур Џафи, Игор Клебанов и Никита Некрасов, а која ће усмеравати овај рад.

Група моли да се сва комуникација са било којим њеним чланом у вези са овим радом усмерава на следећу имејл адресу: YANGMILLS4D@gmail.com.

Наши модели су 9. септембра 2026. године саставили доказ постојања Јанг–Милсове теорије на природном језику, а затим су 18. септембра 2026. саставили и доказ за QCD. Због обима и сложености рада, одложили смо објављивање до завршетка формализације у систему Lean. Формализацију постојања Јанг–Милсове теорије завршили смо 16. октобра 2026. године, што нас је подстакло да успоставимо овде описану сарадњу.

Надамо се да ови резултати означавају почетак преласка квантне теорије поља, најважнијег оквира у савременој теоријској физици, у математички ригорозно засновану област. Драго нам је што можемо да обезбедимо ресурсе за напредак ка том циљу под вођством академске заједнице.

Подршка научницима

Посвећени смо подршци ширем раду на разумевању и даљем развијању ових резултата. Ове сарадње допуњују наш недавно најављени допринос од 5 милиона долара⁠(отвара се у новом прозору) новој иницијативи Фондације Сајмонс. Тим средствима ће управљати и распоређивати их Фондација Сајмонс, а она ће подржати радионице, конференције и посебне програме који истраживачима помажу да разумеју резултате које је произвела AI и да на њима заснују даљи рад. Посвећени смо обезбеђивању средстава која ће истраживачима омогућити да независно испитају, објасне и даље развију наведене резултате.

И даље позивамо на предлоге о томе како најбоље објављивати резултате и сарађивати са научницима ради убрзавања открића.

Аутор

OpenAI