Le fondateur de Cardano, Charles Hoskinson, a déclaré le 9 septembre que l'intelligence artificielle avait progressé plus loin en mathématiques formelles qu'il ne l'avait prévu.
Résumé
- Le fondateur de Cardano, Charles Hoskinson, a déclaré que les progrès mathématiques de l'intelligence artificielle dépassaient considérablement ses attentes antérieures exprimées publiquement.
- OpenAI affirme qu'environ 10 000 agents ont produit une solution de Navier-Stokes en 88 heures de travail au total.
- Clay classe toujours Navier-Stokes comme non résolu en attendant la publication, l'examen et l'acceptation générale par la communauté mathématique mondiale aujourd'hui.
- Hoskinson a soulevé des préoccupations de confidentialité pour les chercheurs qui saisissent des travaux non publiés dans des systèmes d'IA cloud centralisés en ligne.
- OpenAI a nié avoir accédé à des travaux privés mais n'a pas pu exclure que des données d'utilisation anonymisées influencent les améliorations du modèle.
Ses commentaires ont suivi l'affirmation d'OpenAI selon laquelle un système interne avait produit une solution au problème du prix du millénaire de Navier-Stokes.
Lors d'une diffusion, Hoskinson a qualifié les capacités rapportées de "plutôt remarquables". Cependant, il a également abordé des questions non résolues concernant la provenance des travaux et la confidentialité des recherches soumises à des services d'IA basés sur le cloud.
Le fondateur de Cardano affirme que l'IA a dépassé les outils de collaboration
Hoskinson a déclaré qu'il s'attendait à l'origine à ce que les systèmes formels aident de plus grandes équipes de mathématiciens à collaborer et à vérifier des preuves écrites par des humains. Il ne s'attendait pas à ce que les grands modèles de langage génèrent eux-mêmes des preuves complètes si tôt.
"Nous n'avons jamais anticipé l'ampleur de l'implication de l'IA", a déclaré Hoskinson. Il a ajouté que l'idée que l'IA écrive entièrement une preuve semblait auparavant "assez lointaine".
Hoskinson a un lien direct avec la recherche en mathématiques formelles. En 2021, il a fait don de 20 millions de dollars à l'Université Carnegie Mellon pour créer le Centre Hoskinson pour les mathématiques formelles, selon l'annonce de l'université.
Ses derniers commentaires s'inscrivent également dans l'expérimentation plus large de Cardano avec l'intelligence artificielle. Comme crypto.news l'a précédemment rapporté, Hoskinson a défendu les expériences d'agents IA de Cardano impliquant les communications, l'activité communautaire et l'écosystème Midnight axé sur la confidentialité.
OpenAI affirme que son système a résolu Navier-Stokes
OpenAI a publié sa recherche le 8 septembre. La société a déclaré qu'un modèle interne avait coordonné environ 10 000 agents et produit une solution proposée après 88 heures. GPT-6 Astra a ensuite passé 17 heures supplémentaires à formaliser et vérifier l'argument dans Lean.
La preuve tente d'établir qu'un fluide initialement lisse et stationnaire peut développer une singularité en un temps fini lorsqu'il est soumis à une force externe lisse. OpenAI a déclaré que cela satisfait les énoncés C et D de la formulation officielle du prix du millénaire.
La société a également publié un article analytique et le code Lean. Une formalisation Lean fournit une vérification vérifiable par machine que les étapes encodées découlent des hypothèses énoncées. Elle n'établit pas indépendamment que chaque définition et hypothèse représente avec précision le problème mathématique visé.
OpenAI a déclaré qu'elle ne prévoyait pas de demander le prix associé d'un million de dollars. La société a néanmoins décrit son travail comme une résolution du problème.
Clay n'a pas reconnu la solution revendiquée
L'Institut de mathématiques Clay qualifie toujours le problème de Navier-Stokes de "non résolu". Son site Web n'avait pas reconnu la preuve proposée par OpenAI comme une solution acceptée au moment du rapport.
Clay n'accepte pas les solutions proposées par le biais de soumissions directes. Selon ses règles, une solution doit apparaître dans une publication admissible. Au moins deux ans doivent ensuite s'écouler, et le travail doit obtenir l'acceptation générale de la communauté mathématique mondiale.
Ce processus signifie que l'annonce d'OpenAI et la preuve formelle ne constituent pas une reconnaissance institutionnelle immédiate. Les mathématiciens doivent examiner si la construction satisfait l'énoncé précis du problème et si son utilisation de forçage externe répond à la question telle qu'elle est généralement comprise.
Un différend sur la provenance soulève des questions de confidentialité de la recherche
L'annonce a également attiré l'attention du mathématicien de l'Université de New York Tristan Buckmaster et du chercheur d'Anthropic Levent Alpöge. Les chercheurs travaillaient sur un résultat connexe concernant les équations d'Euler en utilisant une approche de forçage.
Buckmaster a remis en question la possibilité que des travaux privés saisis dans le système Codex d'OpenAI aient pu contribuer au résultat de l'entreprise. Il s'est abstenu d'alléguer une faute avérée, déclarant : « Je ne sais pas si nos données ont été utilisées. »
OpenAI a nié avoir accédé à leurs travaux spécifiques. Cependant, l'entreprise a déclaré qu'elle ne pouvait pas complètement exclure la possibilité que des données dépersonnalisées provenant de l'utilisation de leurs produits aient contribué à améliorer ses modèles. OpenAI a maintenu que sa preuve avait été développée indépendamment et différait des travaux des chercheurs.
Hoskinson a fait valoir que le différend devrait préoccuper les chercheurs qui manipulent des idées non publiées. Il a déclaré que les chercheurs utilisant des services d'IA centralisés devraient se demander si les invites, les notes et les journaux de recherche restent confidentiels.
La phase suivante impliquera un examen public de l'article d'OpenAI et de la formalisation Lean. Jusqu'à ce que les spécialistes examinent les hypothèses et que les conditions formelles de Clay soient remplies, le travail reste une solution revendiquée plutôt qu'une résolution reconnue.
