OpenAI GPT-5 стал соавтором научного прорыва в квантовой теории сложности. Исследователи из Техасского университета и CWI Amsterdam доказали строгие ограничения для методов снижения ошибок в QMA (квантовой версии NP), причем ключевой шаг в доказательстве предложил именно ИИ. Это первый случай, когда нейросеть внесла конкретный вклад в исследования квантовой сложности — области, которая считалась исключительно человеческой прерогативой.
Проблема касалась QMA — квантового аналога класса NP, где «доказывающий» Мерлин отправляет квантовое состояние «проверяющему» Артуру для верификации. Обычные пороги точности составляют 2/3 для корректных доказательств и 1/3 для ложных. Вопрос заключался в том, насколько близко к идеальной точности можно подойти с помощью методов «черного ящика».
Когда традиционные подходы зашли в тупик, Скотт Ааронсон решил обратиться к GPT-5. После нескольких итераций — почти как с аспирантом — модель предложила переформулировать задачу через простое математическое выражение. Этот подход оказался именно тем, что нужно: исследователи смогли применить инструменты теории приближений и получить искомое доказательство. «Год назад модели рассуждений не давали ничего близкого к таким результатам», — отметил Ааронсон.
Исследование установило два ключевых ограничения: полнота может быть усилена только до двойной экспоненциальной близости к единице, а надежность — подавлена лишь до экспоненциально малых значений. Это означает, что результат 2025 года от Стейси Джеффери и Фрика Виттевена уже является оптимальным и не может быть превзойден методами черного ящика.
Техническое ядро доказательства заключалось в анализе функции, которая кодирует, насколько близко вероятность принятия может приблизиться к достоверности. GPT-5 предложил сосредоточиться именно на этой математической конструкции, что позволило применить установленные теоремы теории приближений. Остальная часть аргументации основывалась на конструкции оракула Ааронсона 2008 года, но теперь стала количественной.
Для теоретиков сложности это закрывает вопрос о пределах черного ящика в QMA. Любое решение проблемы QMA против QMA1 потребует «нерелятивизирующих» методов. Но более широкий смысл в том, что ИИ впервые проник в святая святых чисто человеческой мысли — абстрактную символическую математику. Правда, Ааронсон успокаивает коллег: полная замена ученых пока не грозит, модель может помочь «выбраться из тупика», но написать целую корректную статью — еще нет.
Источник новости и обложки: thequantuminsider.com