Progressi matematici di OpenAI

OpenAI ha dichiarato che un nuovo modello interno ha risolto più di 100 problemi matematici irrisolti, incluso il problema di Navier-Stokes. La ricerca ha coinvolto 10.000 agenti IA ed è stata completata in 24 giorni.

Data la rapidità dei progressi, OpenAI ha istituito un gruppo consultivo indipendente di matematici. L'obiettivo è discutere come pubblicare e validare i risultati dell'IA per supportare la ricerca scientifica.

La ricerca ha utilizzato l'apprendimento per rinforzo su larga scala applicato a un modello pre-addestrato. Gli agenti IA sono stati aggiornati continuamente durante il processo per migliorare le strategie di risoluzione.

In precedenza, OpenAI aveva dimostrato capacità in teoria dei gruppi e geometria. Il progetto ha utilizzato prove formali Lean con costi computazionali stimati in circa 2.000 dollari via API.

OpenAI ha presentato un controesempio per il problema di Navier-Stokes, mostrando che la velocità del fluido può divergere in tempo finito, pur mantenendo un'energia totale finita.

Circa 10.000 agenti hanno collaborato, con Codex che ha organizzato i risultati intermedi. La soluzione è stata trovata in 88 ore e verificata tramite Lean in ulteriori 17 ore.

Secondo alcuni rapporti, OpenAI sarebbe vicina alla soluzione della Congettura di Hodge. Sebbene non vi sia un annuncio ufficiale, la ricerca interna prosegue su diversi fronti matematici.

Si specula sull'uso di un modello chiamato 'Bel', ma OpenAI parla genericamente di un 'nuovo modello interno'. L'azienda afferma che è significativamente più potente del modello Astra.

OpenAI descrive il modello come un 'assistente di ricerca automatizzato'. Questa capacità potrebbe essere estesa alla scrittura di codice di ricerca e alla progettazione di esperimenti scientifici.

Gli esperti sottolineano l'importanza di misurare il tasso di successo rispetto allo sforzo. Il nuovo modello ha superato Astra in efficienza in condizioni simili.

Il gruppo consultivo, composto da matematici di fama, fornirà linee guida sugli standard accademici e su come verificare e divulgare correttamente le scoperte ottenute tramite IA.

C'è curiosità su un'eventuale integrazione di questi metodi di ricerca multi-agente nei prodotti per sviluppatori. L'evento DevDay del 29 settembre potrebbe chiarire le prospettive future.

In futuro, i ricercatori potrebbero utilizzare migliaia di agenti IA per risolvere problemi complessi in autonomia. Questo approccio potrebbe accelerare drasticamente le scoperte scientifiche.

Ulteriori dettagli sul gruppo consultivo di matematica e IA sono disponibili sul sito ufficiale di OpenAI.