Lunes, OpenAI declarado Los impresionantes avances en matemáticas, informática y física, afirma la empresa, son un enfoque en evolución para comunicar sus hallazgos. Pero a pesar de su aparente corrección de rumbo, los investigadores hablaron borde Están hartos de las acciones de la empresa.
Han sido unos meses tumultuosos entre OpenAI y los matemáticos, que todavía están lidiando con cientos de preimpresiones que se les arrojaron inesperadamente a principios de octubre. Por el momento, OpenAI dice que está trabajando con “pastores” expertos para determinar la mejor manera de compartir sus últimos desarrollos.
Los tres resultados se refieren a algunos problemas no resueltos en matemáticas, informática y física. Algunos amplían el trabajo anterior de OpenAI, mientras que otros construyen nuevas plataformas. Siguiendo el consejo de los “pastores” de OpenAI, cada uno tiene una estrategia de lanzamiento diferente. Para el resultado matemático, OpenAI publicó una publicación generada por IA en la que “los investigadores son libres de organizar sus propios esfuerzos para interpretar el resultado”. Para su innovación informática, OpenAI también reunirá un equipo de investigadores externos para “interpretar el resultado”. Mientras tanto, no se ha publicado ninguna física y OpenAI dijo que está “deferiendo” a un grupo de expertos externos cómo publicar el material.
- Los resultados matemáticos son asombrosos. Esto debería resolver la conjetura de Gageya en todas las dimensiones. En términos generales, el problema es qué poco espacio se necesita. Girar una aguja o un lápiz en todas direcciones. Entre los logros del matemático Hong Wang de la Universidad de Nueva York se encontraba la prueba de una versión tridimensional. proporcionó Una prestigiosa medalla Fields a principios de este año. dijo Brendan Hassett, profesor de matemáticas en la Universidad de Brown borde Destacó que la afirmación de OpenAI está “bien respaldada”, pero aún tiene que verificar el formalismo Lean, que verifica los resultados computacionalmente.
- La conclusión de física explora el modelo estándar, el marco teórico más completo y exitoso en física. Se trata de la cromodinámica cuántica, que describe la fuerza nuclear fuerte, una de las cuatro fuerzas fundamentales de la naturaleza (junto con la gravedad, la fuerza electromagnética y la fuerza nuclear débil), y su relación con la teoría de Yang-Mills, piedra angular de la física de partículas moderna. La teoría de Yang-Mills también está en el centro de uno de los siete Problemas del Premio del Milenio En matemáticas, el trabajo de OpenAI no aborda la “brecha masiva” no resuelta.
- El resultado final pretende probar la hipótesis del tiempo exponencial, una suposición ampliamente aceptada en la informática teórica de que algunos problemas no pueden resolverse significativamente más rápido que los enfoques de fuerza bruta. Esto está estrechamente relacionado con P versus NP, otro problema del Premio del Milenio y uno de los mayores problemas sin resolver en este campo, que se pregunta si los problemas cuyas soluciones son fácilmente verificables también pueden resolverse fácilmente.
Dados los distintos niveles de divulgación y la complejidad que implica evaluar dicho trabajo, es difícil para los investigadores evaluar completamente los hallazgos de la empresa. Incluso con toda la información, hacerlo lleva tiempo. Pero los expertos que hablaron borde Hay buenas razones para tomarse en serio los resultados, describiéndolos como “importantes”, “grandes avances” y “significativos”.
“No tenía sentido que al principio sólo unos pocos científicos distinguidos pudieran verlos”.
Pero el entusiasmo de los investigadores por la ciencia se ha visto atenuado por el entusiasmo por el comportamiento de OpenAI, un sentimiento familiar después de meses de lo que describen como un aluvión agotador de innovaciones impulsadas por la IA. Muchos están ansiosos por que la comunidad en general asuma la difícil tarea de examinar los hallazgos del laboratorio de IA y se han preguntado por qué OpenAI está poniendo obstáculos adicionales al elegir expertos para supervisar el proceso.
La mayoría de los expertos borde Acogió con satisfacción la decisión de OpenAI de consultar a investigadores externos, pero argumentó que hacer públicos los resultados también significaría poner el trabajo a disposición de cualquiera para examinarlo. “Me parece bien que publiquen los números como lo hicieron hoy”, dijo Konstantin Gogler, investigador del Instituto de Estudios Avanzados, quien acogió con agrado el lote de tres resultados, más manejable en comparación con los cientos publicados anteriormente. Pero cuestionó la decisión de OpenAI de limitar el acceso a los expertos. “No tenía sentido que al principio sólo unos pocos científicos distinguidos pudieran verlos”, afirmó.
“Su selección del grupo es un desastre”, dijo Andreas Karch, profesor de física de la Universidad de Texas en Austin. borde. “Los grandes laboratorios tienen suficiente poder. No deberían elegir ganadores y perdedores”. Karch sugirió inicialmente seleccionar investigadores a través de un “proceso competitivo”, aunque reconoció que eso crearía un grupo similar, que describió como “de primera categoría”. Más tarde, cuestionó por qué OpenAI “no puede publicar la evidencia ahora”, además de nombrar su panel de expertos. “Esto democratiza el acceso, mientras que al mismo tiempo se preocupan por que los resultados sean significativos y comprensibles”, afirmó.
“Mi sensación es que con cualquiera de los enfoques, alguien se enojará”.
Es una especie de puerta de entrada al Grupo Asesor sobre Matemáticas e Inteligencia Artificial (AGMAI), un panel de expertos en OpenAI que previamente se comprometió a discutir cómo compartir sus hallazgos. prevenido En comparación con un día antes del aviso. “Recomendamos que las empresas de IA no adopten esta práctica”, dijeron, argumentando que seleccionar individuos específicos para recibir la publicación en primer lugar es “innecesario”, favorece la reputación de los investigadores seleccionados y corre el riesgo de otros problemas como acceso desigual, selección sesgada y retrasos. En cambio, recomendaron que los laboratorios de IA publiquen en repositorios académicos, con evidencia formalizada e información sobre cómo se seleccionaron los problemas, y proporcionen financiación y otro tipo de apoyo a las personas que trabajan para comprender los resultados.
Tras la publicación de los últimos resultados, AGMAI instó a OpenAI a “poner a disposición del público publicaciones en lenguaje natural y publicaciones lean sin demora” en física:
“Aunque estas son cuestiones centrales en física, también son cuestiones importantes en matemáticas. La existencia de la teoría cuántica de Yang-Mills es parte del Problema del Premio del Milenio, y la interpolación de teorías cuánticas de campos en cuatro dimensiones ha sido un objetivo de la física matemática durante décadas.
Sentimos un gran respeto por los científicos a quienes OpenAI ha pedido que lideren este trabajo. Pero como explicamos Nuestro último informeCon igual acceso para todos, la comprensión debe desarrollarse en un espacio abierto. OpenAI ha dicho que ha retrasado el lanzamiento hasta que se complete la formalización lean. Según sus propias palabras, ya ha terminado, por lo que no hay ninguna razón científica para retrasar más la publicación.
Hassett dijo que hacer que los hallazgos estén disponibles abiertamente podría conducir a una mejor ciencia y fomentar una adopción más amplia de nuevas herramientas como la IA. “El hecho de que muchos grupos en todo el mundo luchen con estas decisiones apoya la rápida adopción de nuevas herramientas por parte de aquellos que quieran utilizarlas”, afirmó.
“Los resultados fundamentales se resuelven muy rápidamente sin intervención humana… es difícil leer y verificar los artículos”.
Encontrar una manera de comunicarse con investigadores de campos en los que OpenAI está cada vez más permeado hace que sea imposible satisfacer a todos. La compañía dice que está experimentando con diferentes enfoques y reconoce que cada uno tiene sus ventajas y desventajas. “Mi opinión es que, con cualquier enfoque, alguien se arrepentirá”, dijo el matemático de Stanford Jared Tucker Lichtman. “Así que es cuestión de encontrar una opción menos ofensiva”.
Xiao He, profesor de matemáticas en el Instituto de Tecnología de Georgia, cree que el problema va más allá de la forma en que OpenAI informa sus hallazgos. “Los resultados son muy interesantes, pero creo que están tratando de ser responsables y reflexivos sobre cómo publican los resultados cuando las cuestiones clave no se pueden cambiar: los resultados básicos se resuelven rápidamente sin intervención humana, y los documentos son difíciles de leer y verificar”.