요약:
비즈니스 인사이더에 따르면 물리 초지능 연구소(PSI)는 비공개 인류 모델을 이용해 양자컴퓨팅 분야 '애런슨-암바니스 추측'의 증거를 3일 만에 찾아냈다고 밝혔다. 이 추측은 2008년 제안된 이후 해결되지 않았으며, 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 훨씬 더 빠를 수 있는 상황과 관련이 있습니다.
PSI는 논문과 증명 코드를 공개했으며, 그 증명은 수학 증명 보조 도구인 Lean의 테스트를 통과했다고 밝혔습니다. 이전에 이 문제를 연구한 스탠포드 학자들은 증거를 읽고 의견을 제공했지만 결과는 여전히 학계의 추가 독립적 검토를 기다리고 있습니다.
이 연구에 사용된 시스템은 PSI 기술 직원 David Turturean이 개발했으며 Anthropic이 아직 공개하지 않은 모델을 사용하여 실험실 자체 인프라에서 실행되었습니다. PSI는 구체적인 모델명을 공개하지 않았습니다. Business Insider는 Anthropic이 논평 요청에 응답하지 않았다고 말했습니다.
PSI는 연구 시스템이 작동 3일 만에 완벽한 증거를 제공한 후 결과를 두 번 개선했으며 최종 버전도 린 테스트를 통과했다고 밝혔습니다.
PSI가 공개한 프로젝트 설명에 따르면 수학적 설명, 논문 초안 및 공식 증명은 모두 AI 모델에 의해 생성됩니다. Turturian은 논문을 검토했으며 그 정확성에 대해 책임을 집니다.
Aaronson-Ambanis 추측은 컴퓨터 과학자 Scott Aaronson과 Andris Ambainis가 양자 컴퓨팅 장점의 경계에 초점을 맞춰 제안한 것입니다.
PSI는 이 증명이 사실이라면 특정 대체 계산 문제의 경우 대부분의 무작위 입력에서 양자 컴퓨터가 입력을 읽는 횟수가 기존 컴퓨터에 비해 기하급수적인 이점을 얻을 수 없다고 소개했습니다. 이는 입력에 상당한 양자 속도 향상 종속성 또는 특수 구조가 있음을 의미합니다. 여기서 논의되는 것은 알고리즘이 입력을 읽는 횟수이며, 이는 실제 장치의 총 실행 시간과 직접적으로 동일시될 수 없습니다.
이 결론은 양자 컴퓨팅의 가치가 떨어진다는 의미는 아닙니다. 예를 들어, PSI는 1994년 Peter Shor가 제안한 양자 알고리즘이 문제의 특정 구조를 활용하고 큰 정수를 분해하는 데 알려진 기존 컴퓨팅 방법보다 훨씬 빠르다고 말했습니다.
PSI는 스탠포드 대학의 연구원인 Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle 및 Li-Yan Tan이 이전에 특별한 경우에 관련 문제를 해결했다고 밝혔습니다. 네 사람은 PSI의 전체 증거를 읽고 전문가를 위한 보다 간결한 설명을 작성하기 위해 준비하고 있습니다. 그들은 PSI에 대한 피드백에서 이를 "중요한 결과"라고 설명했습니다.
독립 연구 추적 플랫폼인 State of Proof는 PSI가 공개한 Lean 검사 기록이 검토를 위한 자료를 제공했지만 플랫폼이 검사를 독립적으로 재현하지 않았으며 연구가 저널 동료 검토를 완료했는지 확인하지도 않았다고 밝혔습니다.
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