ChatGPT опроверг 27-летнюю гипотезу, на которой держались сотни научных работ

La hipótesis en la que se han basado durante décadas las evaluaciones de la complejidad computacional está en duda tras un anuncio de OpenAI. El 26 de octubre, la compañía presentó tres resultados obtenidos por sus modelos internos de IA en las áreas de matemáticas, informática y física. El hallazgo más inesperado afecta a la Hipótesis del Tiempo Exponencial (ETH), considerada un pilar fundamental de la teoría de algoritmos.

La ETH sugiere que ciertas tareas de búsqueda de soluciones para fórmulas lógicas no pueden resolverse significativamente más rápido que un límite exponencial determinado. Sin embargo, OpenAI afirma que su modelo encontró un algoritmo determinista para contar soluciones adecuadas, lo que contradice la ETH en casos específicos de problemas 3-SAT, afectando cientos de trabajos científicos previos. El modelo obtuvo la prueba el 16 de octubre y fue formalizada el 17 de octubre en el sistema Lean, una herramienta que verifica pasos lógicos. Aunque OpenAI abrió los materiales, la evaluación independiente del sentido matemático y la aceleración de programas reales aún están pendientes.

Un segundo descubrimiento se refiere al comportamiento de las ondas, donde la IA habría demostrado la hipótesis de suavizado local en todas las dimensiones espaciales. Además, en el ámbito de la física cuántica, OpenAI afirma que su modelo construyó la base matemática para la existencia de teorías de campos cuánticos de cuatro dimensiones, incluyendo la cromodinámica cuántica y la teoría de Yang-Mills, esta última vinculada a los problemas del milenio.

La falta de publicación inmediata de los textos de física ha generado controversia. OpenAI entregó el análisis a un grupo liderado por el premio Nobel David Gross, pero otros investigadores exigen la apertura de los materiales para evitar condiciones desiguales en la discusión científica. Ante las críticas, OpenAI prometió no reclamar la autoría científica y destinar 5 millones de dólares para una revisión independiente de estos resultados.