Physical Superintelligence использовала ранний доступ к модели Fable 5.2 от Anthropic, чтобы решить гипотезу Ааронсона-Амбайниса — восемнадцатилетнюю задачу из области квантовых вычислений. Работу выполнил Дэвид Туртурян, недавний выпускник MIT, который отложил магистратуру в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT ради этого стартапа. Скотт Ааронсон, один из авторов гипотезы, заявил, что считает доказательство верным, поскольку оно прошло автоформализацию в Lean. Для бизнеса это важно как первая коммерческая проверка систем ИИ, созданных именно для научных открытий.
Как PSI доказала квантовую гипотезу
Речь шла о способности квантовых компьютеров решать отдельные задачи быстрее классических машин. Предложенное решение закрывает один путь к высокой скорости на сложных задачах, но оставляет открытыми другие направления. Туртурян назвал это отрицательным результатом, который показывает исследователям, где больше не нужно искать. Ааронсон назвал гипотезу одной из последних центрально важных открытых проблем в квантовой сложности запросов. Он написал, что испытал удовлетворение, трепет, разочарование и усталость, а также удивился отсутствию задачи в публикации Mathocalypse от OpenAI.
В PSI связывают результат не только с базовой моделью, а со специальными обвязками и инфраструктурой вокруг нее. Генеральный директор Мэтт Пайнс сказал, что эффективная исследовательская система нуждается в обвязках, инструментах, системах памяти и инфраструктуре моделирования. Цель — прорабатывать задачу вширь и вглубь, рассматривая широкий круг альтернатив. Туртурян взял решение, предложенное ИИ, а затем переписал его для читателей-людей перед публикацией. Ааронсон отметил, что PSI передала решение ведущим ученым, которые помогли его объяснить, и это укрепило доверие к формализации в Lean.
Этот случай появился на фоне быстрых перемен в использовании доказательств с помощью ИИ в математике и компьютерных науках. В этих областях результаты можно выразить проверяемым кодом, поэтому машинная проверка работает на практике. Физика и науки о жизни остаются сложнее, поскольку модели должны соответствовать физической реальности, где природа выносит собственное суждение. На прошлой неделе Discovered Materials объявила конкурс с призом в $1 million за исследования ИИ в области сверхпроводимости и теплоотвода. Шесть-девять месяцев назад Пайнс, по его словам, с трудом убеждал инвесторов, что теоретическая физика станет в основном областью машин. Теперь он говорит, что переход не завершен, но движется вперед.
Что ИИ-открытия меняют для бизнеса
Для операторов вычислительной инфраструктуры PSI уже предлагает конкретный продукт на основе тех же физических компетенций. Текущая выручка компании связана с оптимизацией дата-центров через моделирование тепла, энергии, воды и звука. Работа площадки и ее влияние на местное сообщество рассматриваются как прямая функция физики, что позволяет моделировать компромиссы до строительства или расширения. Для небольшого оператора это означает меньше итераций проектирования с консультантами, а для крупного — единое моделирование для портфеля площадок. Долгосрочный план состоит в превращении теоретических результатов физики в работающие устройства.
Тот же подход имеет явные ограничения для покупателей, оценивающих поставщиков ИИ для науки. Доказательство, проверенное в Lean, не равно физическому эффекту, подтвержденному экспериментом, и в PSI говорят о поиске способов эффективной экспериментальной проверки расчетных результатов. Покупателям следует спрашивать, какие инструменты, память и моделирование окружают модель, как внешние эксперты проверяют результаты и какой экспериментальный этап подтверждает заявление. Сама новость не доказывает, что система способна повторять такие результаты в биологии, материалах или энергетике. Открытыми остаются вопросы о доле ошибок, стоимости проекта и правах на создаваемую интеллектуальную собственность.
Ориентиром станет саммит в MIT на следующей неделе, где ведущие физики обсудят стандарты для науки с помощью ИИ. Профессор Northeastern University и советник PSI Джим Халверсон сказал, что лучшие практики только формируются, и назвал правильным путем прозрачность и обращение к экспертам. Если встреча даст общие правила раскрытия, проверки и экспериментального подтверждения, корпоративные отделы исследований получат более ясную основу для закупок. Если нет, каждый поставщик продолжит сам определять, что считать доказательством.
