Anthropic wciąż ma wielki ruch!
Historyczny moment się powtarza: wewnętrzny model Claude'a złamał osiemnastoletnią otwartą hipotezę w obliczeniach kwantowych.
W zaledwie 3 dni niepubliczny model Claude'a złamał hipotezę Aaronsona-Ambainisa, która pozostawała nierozwiązana od 2008 roku!
Internauci spekulują: ten wewnętrzny model wydaje się być niepubliczną wersją modelu, Claude Model 4.
Twierdzenie i wnioski zostały ukończone w formalizacji Lean, a pytanie, o ile dokładnie obliczenia kwantowe przewyższają tradycyjne obliczenia, w końcu ma odpowiedź.
Claude przebija mit supremacji kwantowej
W 1994 roku Peter Shor zaproponował algorytm Shora, który wywołał ogromne poruszenie na całym świecie.
Potrafi on rozkładać duże liczby całkowite w czasie wielomianowym, podczas gdy zwykłe komputery potrzebowałyby na to czasu wykładniczego.
Fundament współczesnego systemu szyfrowania został tym samym zachwiany.
Algorytm Shora dał sygnał, a następnie termin „supremacja kwantowa” przetoczył się przez globalny świat technologii i rynki kapitałowe.
Wizja, która przyprawiała o szybsze bicie serca, zdawała się być tuż przed naszymi oczami: superpozycja kwantowa, splątanie kwantowe, wykładnicze przyspieszenie.
Wyglądało to tak, jakby wystarczyło dobrze kontrolować te kruche kubity, a ludzkość mogłaby przeprowadzić wszechstronny atak wymiarowy i natychmiast wkroczyć w nową erę niemal nieograniczonej mocy obliczeniowej.
Zaczął rozprzestrzeniać się ślepy iluzja poznawcza:
Wystarczy, że istnieje stan superpozycji kwantowej, a wydaje się, że w przypadku większości trudnych problemów komputery kwantowe również mogą natychmiast przejść przez wszystkie możliwości i osiągnąć wykładniczy cios krytyczny.
Na szczęście fizycy i informatycy szybko zdali sobie sprawę: powód, dla którego algorytm Shora może wywołać „wykładnicze zmiażdżenie”, polega na tym, że za rozkładem na czynniki pierwsze kryje się silna struktura okresowa. A komputery kwantowe są dobre w wychwytywaniu tego rodzaju powtarzającego się wzorca.
Ale jeśli dane wejściowe są całkowicie losowe, bez żadnego wzorca ani specjalnej struktury, czy komputery kwantowe nadal mogą osiągnąć wykładniczą przewagę?
W 2008 roku dwóch wiodących uczonych w dziedzinie obliczeń kwantowych—Scott Aaronson i Andris Ambainis—abstrahowało ten problem fizyczny i algorytmiczny do problemu czysto matematycznego.
Porównali proces odczytywania danych wejściowych przez komputer do „obserwacji”.
Za każdym razem, gdy klasyczny komputer odczytuje bit, widzi dokładne „0” lub „1”; komputer kwantowy, wykorzystując stany superpozycji, może rozłożyć pojedynczą obserwację na ogromną liczbę stanów.
Obaj uczeni odkryli, że prawdopodobieństwo, iż komputer kwantowy po T obserwacjach wyświetli „tak”, można zasadniczo rygorystycznie scharakteryzować jako „ograniczony wielomian niskiego stopnia”.
Jeśli można udowodnić, że taki wielomian musi mieć wystarczająco dużą zmianę, gdy pewna zmienna zostanie odwrócona, to znaczy, że istnieje zmienna o znaczącym wpływie, wówczas można udowodnić, że: klasyczny komputer potrzebuje jedynie dodatkowego kosztu na poziomie wielomianowym, aby doskonale symulować zachowanie komputera kwantowego.
To jest słynna hipoteza Aaronsona-Ambainisa.
Teraz ta hipoteza została udowodniona przez AI i w przyszłości może wymagać nazywania jej „twierdzeniem Aaronsona-Ambainisa”:
Według ich słów:
Obliczenia kwantowe wciąż mają wiele nierozwiązanych tajemnic, ale teraz jest o jedną mniej.
Należy zauważyć, że supremacja kwantowa nie zniknęła, ale to twierdzenie zabiło „ślepą przesądę” dotyczącą obliczeń kwantowych i wyjaśniło P „prawowite terytorium” przewagi kwantowej.
Moment Oppenheimera obliczeń kwantowych
Fizyczna superinteligencja, która tym razem podjęła działania, nie jest pierwszą, która działa—
W zeszłym miesiącu rozwiązali pięć długo nierozwiązanych problemów w teorii informacji kwantowej.
Wcześniej Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle z MIT oraz Li-Yang Tan z Uniwersytetu Stanforda rozwiązali szczególny przypadek klasycznego wniosku symulacyjnego tej hipotezy.
Czytali nowy dowód i uznali go po prostu za „wielki wynik”:
Rozwiązał dziesięciolecia starą hipotezę i ma ważne implikacje dla istoty tego, które problemy mogą osiągnąć przyspieszenie kwantowe.
To badanie obejmuje kilka kierunków badawczych w analizie funkcji boolowskich i kombinatoryce probabilistycznej.
A ten dowód bynajmniej nie jest „papugowaniem”—absolutnie nie chodzi o proste przeszukanie literatury w celu rozwiązania problemu, lecz o „dość cudowny sposób”, który połączył całą treść w całość.
Być może eksperci z wielu dziedzin współpracujący razem mogliby ostatecznie udowodnić tę hipotezę, ale szybkość AI jest poza zasięgiem człowieka!
Według doniesień, po ukończeniu systemu Harness zbudowanego wokół wewnętrznego modelu Anthropic, pierwszy dowód został ukończony trzy dni później.
Następnie został natychmiast wysłany do asystenta dowodzenia Lean w celu weryfikacji.
Ale to nie był koniec.
Kiedy instancje modelu poproszono o wykorzystanie tych pośrednich wyników do rozwiązania nierozwiązanych problemów, one z kolei dopracowały te pośrednie wyniki, obniżając wykładnik z 22 do 11, następnie do 7, stale go obniżając.
Jest to również mikrocosmos samego procesu odkrywania: dowód nie jest nagłym błyskiem inspiracji, lecz stopniowym zbliżaniem się do optymalnej granicy poprzez wielokrotne dopracowywanie pośrednich wyników.
Fizyka i matematyka pozostają rozległe, wszechświat pozostaje ogromny, a ludzkość wciąż musi odkrywać wiele nierozwiązanych tajemnic.
Ale jedno jest już pewne:
W zespole ekspedycyjnym badającym granice racjonalności ludzkość nie stoi już sama, samotna i rzucająca jedynie własny cień.
Bibliografia:
https://psi.inc/research/oqp-batch-2026/
https://psi.inc/research/aaronson-ambainis/
Ten artykuł pochodzi z publicznego konta WeChat „Xin Zhi Yuan”, autor: ASI Revelation
