Команда стартапа Physical Superintelligence использовала модель искусственного интеллекта Fable 5.2, разработанную Anthropic, чтобы доказать гипотезу Ааронсона — Амбайниса. Об этом сообщает New Scientist. Гипотеза касается пределов преимущества квантовых компьютеров в определённом классе задач.
Рассматриваются вычисления со сверхдлинной случайной последовательностью нулей и единиц. Компьютер должен определить, относится ли она к заданной категории, ответив «да» или «нет». Исследователи проверяли, сможет ли квантовая система получить результат, обращаясь к исходным данным существенно реже обычного компьютера.
Согласно гипотезе, для большей части таких последовательностей классический компьютер способен приблизиться к точности квантового без значительного увеличения затрат. Впервые эту проблему в 1999 году изучил Скотт Ааронсон из Техасского университета в Остине. Он хотел выяснить, сохраняется ли квантовое преимущество в задачах, почти лишённых математической структуры и основанных на случайных данных.
В 2011 году Ааронсон и Андрис Амбайнис из Латвийского университета сформулировали предположение об отсутствии такого преимущества. Позднее они представили его и в терминах многочленов. Это позволило привлечь к исследованию математиков, не специализировавшихся непосредственно на квантовых вычислениях, а их работы стали основой нового доказательства.
Представитель Physical Superintelligence Дэвид Туртуреан сообщил, что модели Fable 5.2 потребовалось около четырёх дней. За это время система подготовила доказательство, дважды внесла в него изменения и проверила итоговую версию с помощью Lean — системы формальной проверки математических утверждений. В период проведения работы модель ещё не была открыта для широкого доступа.
Математик Шахар Ловетт из Калифорнийского университета в Сан-Диего заявил, что найденные методы могут помочь другим исследователям и подтолкнуть их к постановке более сложных задач. При этом он считает главным результатом именно математическую ценность доказательства. Скотт Ааронсон отметил, что работа закрывает лишь одно направление поиска квантового ускорения, тогда как возможности сохраняются для более коротких или менее случайных последовательностей, ответов с большим числом вариантов, моделирования важных для промышленности молекул и некоторых задач оптимизации.