OpenAI annonce de nouveaux résultats scientifiques en mathématiques et informatique et reporte des documents de physique

OpenAI a annoncé un nouvel ensemble de résultats scientifiques obtenus par ses modèles dans les domaines des mathématiques, de l'informatique et de la physique, après des semaines de publication de manuscrits scientifiques dépassant 700 pages contenant des solutions et des progrès sur 372 problèmes mathématiques majeurs.

La société a adopté une approche différente cette fois-ci pour traiter ce que ses modèles ont découvert : elle a publié les découvertes mathématiques pour permettre aux chercheurs de les étudier et de les interpréter indépendamment, tandis qu'elle a fait appel à des groupes d'experts externes pour examiner et expliquer les résultats en informatique et en physique.

Dans le domaine de l'informatique, OpenAI a demandé au groupe d'experts de préparer des articles et des documents scientifiques expliquant les résultats produits par ses modèles, tout en mettant à la disposition du public les sorties de l'IA, selon des reportages.

Quant aux résultats relatifs à la physique, la société a reporté la publication des documents qui s'y rapportent jusqu'à ce que le groupe chargé de les examiner ait terminé son travail, selon des reportages, et a dédié une adresse électronique pour recevoir les demandes de renseignements liées à son travail : YANGMILLS4D[@]gmail.com.

OpenAI a ajouté deux nouveaux manuscrits scientifiques sur la plateforme GitHub et les a mis à la disposition des chercheurs. Le premier manuscrit traite de ce qui a été décrit comme une démonstration d'un principe connu sous le nom de Sogge's Local Smoothing, relatif au comportement des solutions de l'équation d'onde à travers différentes dimensions spatiales.

Le deuxième manuscrit propose une démonstration affirmant que l'hypothèse du temps exponentiel (Exponential Time Hypothesis - ETH) est fausse. Cette hypothèse est l'une des suppositions importantes en informatique théorique, selon laquelle certains problèmes computationnels difficiles ne peuvent être résolus par des algorithmes rapides dans des limites temporelles données.

L'hypothèse ETH bénéficie d'une large acceptation parmi les chercheurs et a constitué la base de centaines d'articles dans des domaines tels que les bases de données, la biologie computationnelle et le génie. Si l'hypothèse s'avérait fausse, cela pourrait ouvrir la voie au développement d'algorithmes plus efficaces pour des problèmes complexes, selon le manuscrit.

Fait notable, les scientifiques qui ont proposé l'hypothèse ETH participent actuellement au groupe d'experts que OpenAI a consulté pour examiner et expliquer les résultats, selon les reportages.

En physique, les résultats concernent des démonstrations relatives aux théories quantiques des champs avec interaction incluant les champs de jauge et les fermions en quatre dimensions. Le groupe chargé d'examiner ces résultats n'a pas encore publié de documents scientifiques les expliquant, selon ce qui a été rapporté.

OpenAI a déclaré qu'elle ne chercherait pas à obtenir une reconnaissance académique ni une part du mérite scientifique pour les découvertes de ses modèles, en précisant que les membres des groupes de recherche recevraient la reconnaissance pour les articles et documents scientifiques qu'ils préparent pour expliquer les résultats, et que ces groupes s'assureraient de répartir de manière appropriée le mérite entre les chercheurs et les méthodes dont les modèles se sont inspirés.

La publication des résultats et leur soumission à un examen spécialisé restent des étapes essentielles pour déterminer leur validité et leur importance, et pour savoir si elles conduiront à modifier des hypothèses établies ou à ouvrir de nouvelles voies pour la recherche scientifique.