โมเดลของ OpenAI ได้หักล้างทฤษฎี Exponential Time Hypothesis (ETH) ด้วยการค้นพบวิธีที่เร็วยิ่งขึ้นสำหรับปัญหาเชิงตรรกะคลาสสิก โดยมีการพิสูจน์ที่ตรวจสอบผ่านเครื่องยืนยันข้อกล่าวอ้างนี้ ซึ่งเป็นการล้มล้างสมมติฐานที่นักวิจัยเชื่อถือกันมานานถึง 27 ปี
ผลลัพธ์นี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า P เท่ากับ NP ซึ่งเป็นคำถามใหญ่เบื้องหลังการเข้ารหัสยุคใหม่ ดังนั้นอัลกอริทึมนี้จึงไม่เป็นภัยโดยตรงต่อระบบคริปโตกราฟีที่ปกป้อง Bitcoin (BTC) และ Ethereum
เหตุใด Exponential Time Hypothesis จึงสำคัญ?
สมมติฐานนี้เกี่ยวข้องกับปัญหา 3-SAT ซึ่งเป็นปริศนาที่สร้างจากสวิตช์จริงหรือเท็จและกฎที่เชื่อมโยงกัน โดยเป้าหมายคือการตั้งค่าสวิตช์ให้เป็นไปตามทุกข้อกำหนดพร้อมกัน
การตรวจสอบคำตอบที่เสนอทำได้ง่าย แต่การหาคำตอบนั้นยาก เพราะทุกสวิตช์ที่เพิ่มเข้ามาทำให้จำนวนชุดความเป็นไปได้เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า
Russell Impagliazzo และ Ramamohan Paturi ได้นำเสนอ ETH ในปี 1999 แม้ว่าจะมีชื่อย่อเหมือนกัน แต่สมมติฐานนี้ไม่มีความเกี่ยวข้องกับชื่อ Ethereum เลย
สมมติฐานนี้ระบุว่าไม่มีอัลกอริทึมใดสามารถหลีกเลี่ยงการเติบโตแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลนี้ในกรณีที่แย่ที่สุดได้
นักวิจัยต่างถือว่าสมมติฐานนี้เหมือนกับกำแพงรับน้ำหนัก และตามข้อมูลของ OpenAI งานวิจัยนับร้อยในทฤษฎีกราฟ ชีวสารสนเทศ และฐานข้อมูลต่างสร้างผลลัพธ์ความยากจากสมมติฐานนี้
AI ค้นพบทางลัดที่ผู้เชี่ยวชาญพลาดได้อย่างไร?
ระบบของ OpenAI สร้างบทพิสูจน์ด้วยภาษาธรรมชาติเมื่อวันที่ 16 ตุลาคม ในวันถัดมา ทีมงานก็ได้แปลงบทพิสูจน์เป็น Lean ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ตรวจสอบตรรกะในทุกขั้นตอน
อัลกอริทึม ที่เผยแพร่สามารถจัดการอินพุตที่มีตัวแปร n ได้ในเวลาประมาณ 2^(n/√log n) ขั้นตอน ซึ่งเร็วกว่าขีดขั้นต่ำแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลที่ ETH ทำนายไว้ แต่ก็ยังช้าเกินไปสำหรับการใช้งานจริงอยู่ดี
OpenAI เตือนว่าการเร่งความเร็วในทางปฏิบัติยังต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมอย่างมาก
Impagliazzo และ Paturi จากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานดิเอโก จะเป็นผู้นำการทบทวนร่วมกับ Ryan Williams จาก MIT นั่นหมายความว่าเหล่าผู้สร้างสมมติฐานกำลังตรวจสอบการล้มล้างสมมติฐานนี้ด้วยตนเอง
ในขณะเดียวกัน OpenAI ก็ไม่ได้ขอรับเครดิตทางวิทยาศาสตร์ใด ๆ สำหรับการค้นพบครั้งนี้ ซึ่งเป็นท่าทีที่มาจาก ข้อพิพาทเกี่ยวกับ Navier-Stokes เมื่อไม่นานมานี้ อีกด้วย
Scott Aaronson ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์แห่งมหาวิทยาลัยเทกซัสที่ออสติน ได้เล่าถึงช่วงเวลาที่ได้ยินข่าวนี้
นักศึกษาของดิฉันเพิ่งมาเข้าพบเพื่อบอกว่าตอนนี้โมเดลของ OpenAI ได้ล้มล้าง Exponential Time Hypothesis แล้ว
Scott Aaronson ผ่านทาง Shtetl-Optimized
การล้มล้าง ETH หมายถึง P เท่ากับ NP หรือไม่?
ไม่ใช่ การเปรียบเทียบระหว่าง P กับ NP ถามว่าทุกปัญหาที่สามารถตรวจสอบคำตอบได้อย่างรวดเร็ว สามารถแก้ได้อย่างรวดเร็วเช่นกันหรือไม่
ETH เป็นข้ออ้างอิงที่เข้มงวดกว่า P ≠ NP ดังนั้นการล้มล้างจึงยังคงทิ้งคำถามใหญ่ไว้
ลองจินตนาการถึงภูเขาที่ตั้งอยู่ระหว่างหุบเขาสองแห่ง AI พบเส้นทางที่สั้นกว่าเหนือสันเขา แต่ไม่ใช่เจาะอุโมงค์ผ่านภูเขานั้น
Greg Brockman ประธานและผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI ก็เน้นย้ำจุดเดียวกันไม่กี่ชั่วโมงหลังมีการประกาศ
ความแตกต่างนี้สำคัญสำหรับผู้ถือคริปโต เพราะลายเซ็น Bitcoin อิงกับการเข้ารหัสแบบเส้นโค้งวงรี ซึ่งเป็นปัญหาคณิตศาสตร์ยากที่อัลกอริทึมนี้ไม่ได้แตะต้อง
Benjamin Cowen สมาชิกสภาผู้เชี่ยวชาญด้านข่าวกรองการตลาดของ BeInCrypto ได้พูดถึงความกังวลนี้
แต่เพื่อให้ชัดเจน การล้มล้าง Exponential Time Hypothesis ไม่ได้พิสูจน์ว่า P = NP และยังไม่ได้หมายความว่า Bitcoin หรือ Ethereum จะถูกเจาะ
Exponential Time Hypothesis: จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเครื่องจักรแซงผู้สร้าง?
ความเชื่อในเรื่องความเป็นไปไม่ได้ในอดีตก็เคยพังทลายมาแล้ว ในปี 1960 Anatoly Karatsuba ได้ล้มล้างข้อสันนิษฐานเรื่องการคูณของ Andrey Kolmogorov ภายในประมาณหนึ่งสัปดาห์
เช่นเดียวกัน Volker Strassen ตั้งใจจะพิสูจน์ว่าการคูณเมทริกซ์แบบมาตรฐานคือวิธีที่ดีที่สุดในปี 1969 แต่กลับพบ วิธีที่เร็วกว่าแทน
สิ่งที่แตกต่างในขณะนี้คือใครเป็นผู้ค้นพบทางลัด เพราะเครื่องจักรเป็นผู้สร้างหลักฐาน ในขณะที่มนุษย์ต้องมาทำความเข้าใจ
การเผยแพร่ข้อมูลรอบเดียวกันนี้ยังอ้างถึงหลักฐานเพิ่มเติมใน harmonic analysis และฟิสิกส์อนุภาค
ความเร็วนี้ส่งผลต่อสินทรัพย์ดิจิทัลโดยตรง Matthew Green นักเข้ารหัสได้เตือนแล้วว่า AI อาจทำให้คณิตศาสตร์เบื้องหลังกระเป๋าคริปโตอ่อนแอลง
Cowen ยังชี้ให้เห็นบทเรียนเชิงกว้างในแง่ของตลาด เพราะในมุมมองของเขา สายงานที่ห่างไกลจากการเงินก็สามารถเข้ามาเปลี่ยนแปลงตลาดได้ในที่สุด
สำหรับอุตสาหกรรมที่มีการรักษาความปลอดภัยด้วยสมมติฐานด้านความแข็งแกร่ง ทุกความก้าวหน้าของ AI ในตอนนี้ล้วนเป็นเสมือนการทดสอบความทนทาน
