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rick awsb ($people, $people)
@rickawsb
瞎读书,乱解释,买啥亏啥,宏观小学生,政经评论外卖员,正在ai中慢慢迷失自我,crypto holder, defi farmer, not financial advice 非投资建议
가입 November 2017
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openai发布的三个突破横跨数学、理论计算机科学和理论物理 让科学界昨夜无数最聪明的大脑一夜无眠(btw,我这样的蠢货睡得像个孩子) openai批量解决的这些菲尔兹奖、图灵级别的问题,让我们看到科学突破正在scale,从突破一个,到突破一百万个,只是算力多少的问题 Local Smoothing 的案例意味着ai已经不只是 Problem Solving。它开始Method Discovery。 人类科学家所谓的“灵光一现”其实只是一个规模足够大的搜索。 很多科学问题的正确路径藏在一个巨大得无法由人类穷尽的搜索空间里,但AI 可以穷尽。 科学认为的稀缺的能力是:发现结构、提出假说、创造方法、判断方向。过去一年,AI 已经从战战兢兢的判断方向,开始熟练的创造方法,甚至开始“提出假说”。 人类最后的护城河,“研究品味”,AI 也许并不需要。因为“找好问题”本身也可以是搜索问题。AI 不需要成为“爱因斯坦”。它可以用规模替代天才直觉(或者说,天才直觉本身就是因为有足够的知识点广度和深度而产生的,所以天才直觉本身就是规模问题?)。
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不想传播焦虑,但这次我无话可说。 今年科学界最大的新闻,没有之一。OpenAI 的内部 AI 模型自己做出了三个科学难题的成果。我用我自己的理解说一下。 第一,Kakeya 猜想。这个问题研究波聚焦时会怎样。原来的猜想我记得是说最极端的聚焦只会持续很短时间。人类以前只在低维度证明过,OpenAI 说它的模型证明了所有维度的情况,因此顺带解决了 Kakeya 猜想和 Stein 限制猜想。纯逆天。 第二,指数时间假说 ETH 被推翻。这个太难以置信了。ETH 好像是说有一类逻辑难题不可能被比暴力穷举快很多地解决。而之前学界普遍相信它成立,几百篇论文都以它为前提,现在 AI 却证明它是错的。 这个太他喵逆天了,因为我之前是研究过一段时间理论计算机的。这几十年ETH几乎被当成公理在用。很多论文的结论都写成假设 ETH 成立,那么某某问题不可能在多少时间内解决。现在地基没了,这些不可能,全都要打问号。 最让我感觉匪夷所思的是 AI 证明的方式。据 Lean 证明的说明文档,它给出的是一个确定性算法,应该是对固定宽度的 k-CNF 公式,它能在亚指数时间、多项式空间内精确数出所有满足的赋值。但是,懂行的人应该都知道“数出有多少个解”通常比“判断有没有解”难得多,它连更难的那个都做到了,所以 ETH 只是顺带被推翻。 第三,杨-米尔斯、量子色动力学。AI 应该是给出了一套严格的数学证明,证明描述强核力的理论在数学上确实成立,其中包括纯杨-米尔斯理论的存在性,这是千禧年七大难题之一的一部分。我不太了解,但是只是知道一些浅层的理论,就不评论了。 最让我恐惧和惊骇的是第二个。今天晚上我看了又看,感觉这是地震级别。如果最终确认无误,这会是 AI 第一次独立推翻一个被广泛相信的核心猜想。说它是一个时代的分界点,也毫不夸张。 如果这三个都核查通过,这代表 AI 第一次在多个顶尖领域独立解决了几十年没人能解决的难题,影响史无前例。
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