Mô hình AI mới của Anthropic đạt bước tiến đột phá trong việc giải Giả thuyết Riemann

Trong hơn 150 năm qua, giả thuyết Riemann vẫn luôn là một trong những bài toán lớn chưa có lời giải của toán học, một bí ẩn kéo dài về sự phân bố của các số nguyên tố. Hiện tại, đang có một khoản tiền thưởng trị giá 1 triệu đô la cho bất kỳ ai đưa ra được chứng minh tổng quát hợp lệ cho giả thuyết này, nhưng vẫn chưa có ai nhận được.

Các mô hình AI đương đại cũng chưa thể giải được bài toán này — nhưng chúng đã đạt được những tiến bộ vượt xa mong đợi. Phát hiện này có khả năng sẽ khơi lại những câu hỏi lâu nay về năng lực của AI hiện đại trong việc khám phá các ý tưởng khoa học và toán học mới.

Vào thứ Hai, Anthropic thông báo rằng một mô hình chưa được phát hành của họ đã đạt được tiến bộ đáng kể đối với giả thuyết Riemann, giúp nâng cao đáng kể cận dưới của các nghiệm mà tại đó giả thuyết này được chứng minh là đúng.

Ấn tượng hơn cả là cách mà tiến bộ này đạt được: Một nhân viên của Anthropic không có nền tảng toán học chuyên sâu đã yêu cầu mô hình "thử sức thực sự" trong việc chứng minh giả thuyết, sau đó để mô hình tự điều phối công việc trong suốt một ngày rưỡi tiếp theo.

Tổng cộng, mô hình đã thử nghiệm 650 ý tưởng khác nhau để giải quyết bài toán, điều phối thông qua 60 tác nhân phụ (sub-agents) và tiêu tốn tổng cộng 31 triệu (đơn vị tiền tệ trong hệ thống).

"Trong số 60 tác nhân phụ, hai tác nhân chịu trách nhiệm phát triển các ý tưởng toán học then chốt," một chú thích trong bài báo giải thích, "13 tác nhân đóng góp ý tưởng cho các tác nhân này, 30 tác nhân đã cố gắng (nhưng không thành công) trong việc phát triển ý tưởng mới, 13 tác nhân đóng vai trò kiểm chứng để xác minh tính đúng đắn của các lập luận, và hai tác nhân cuối cùng hỗ trợ viết bản thảo ban đầu."

Phát hiện này đã được hai nhà toán học nội bộ của Anthropic xác nhận và được chính thức hóa bằng cách sử dụng trình hỗ trợ chứng minh mã nguồn mở Lean.

Đây là bước tiến mới nhất trong chuỗi các đột phá toán học được dẫn dắt bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM). Một số bài toán Erdos đã được các mô hình AI giải quyết trong năm nay, và sự ra đời của các mô hình mạnh mẽ hơn đã dẫn đến những kết quả ấn tượng hơn. OpenAI gần đây đã công bố một loạt mười kết quả quan trọng được chứng minh bởi mô hình "Astra" nội bộ của họ, trong khi một nỗ lực riêng biệt từ Anthropic đã bác bỏ giả thuyết Jacobian vốn tồn tại từ lâu.

Những kết quả ngày càng tăng này đã gây ra cả sự phấn khích lẫn lo ngại trong giới toán học. Trong một tuyên bố công khai được ký vào tháng 6, một nhóm các nhà toán học nổi tiếng đã bày tỏ lo ngại rằng AI có thể làm suy yếu các giá trị cốt lõi của lĩnh vực này — đặc biệt là tiêu chuẩn cho rằng các chứng minh toán học thực sự phải "có thể quy cho các tác giả cụ thể, những người nhận công lao cho khám phá của mình và chịu trách nhiệm về tính đúng đắn của chúng."

Tuy nhiên, giới chuyên môn vẫn còn chia rẽ về cách các nhà toán học nên tiếp cận các kỹ thuật nghiên cứu mới này. Trong một bài đăng trên blog phản hồi lại tuyên bố trên, người chiến thắng huy chương Fields, Timothy Gowers, đã đặt câu hỏi liệu ảnh hưởng của AI có thể thay đổi toán học theo một cách phức tạp và tích cực hơn hay không.

"Nếu chúng ta tiến tới một thế giới nơi các định lý toán học không còn gắn liền với các nhà toán học, có lẽ điều đó cũng chẳng gây ra vấn đề gì hơn việc các ngôi sao không được đặt tên theo các nhà thiên văn học và hầu hết chúng thậm chí còn không có tên," Gowers viết.

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.

Russell Brandom đã đưa tin về ngành công nghệ từ năm 2012, tập trung vào chính sách nền tảng và các công nghệ mới nổi. Trước đây, anh từng làm việc tại The Verge và Rest of World, đồng thời đã viết bài cho Wired, The Awl và MIT’s Technology Review. Bạn có thể liên hệ với anh ấy qua email [email protected] hoặc qua Signal theo số 412-401-5489.

Xem tiểu sử