OpenAI, 밀레니엄 문제 '나비에-스토크스' 해결
On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem
OpenAI가 내부 AI 시스템을 이용해 나비에-스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 문제, 즉 밀레니엄 문제 중 하나를 해결했다고 발표했습니다. 이 증명은 유체 운동이 유한 시간 내에 특이점을 발생시킬 수 있음을 보여주며, Lean으로 공식화되었습니다. OpenAI는 이 결과가 AI 발전 속도를 보여주는 중요한 이정표라고 강조했습니다.
이 증명은 내부 OpenAI 시스템에 의해 생성되었으며, 유체 운동에 대한 나비에-스토크스 방정식의 역학이 유한 시간 내에 특이점을 발생시킬 수 있음을 보여줍니다.
HN 토론
990- peri-cl
Terence Tao는 이 문제를 겨냥한 것으로 보이는 몇 가지 관찰을 했습니다.
https://mathstodon.xyz/@tao/117237320796901560
> "우리는 이제 어떤 문제를 누군가가 연구한다는 소문만으로도 원래 연구 프로젝트가 충분히 성숙하기 전에 그것을 평평하게 만들기 위한 엄청난 양의 AI 기반 노력이 촉발될 수 있다는 것을 목격했습니다. 인센티브는 이제 유망한 연구 방향을 더 이상 더 넓은 커뮤니티와 공유하지 않는 방향으로 흐르고 있을 수 있으며, 이는 수세기 동안의 개방형 과학 전통을 역전시키고 분야의 미래에 심각한 장기적 피해를 입힐 것입니다."
- pavel_lishin
이것이 다른 사람의 실제 작업과 프롬프트를 기반으로 한 것으로 알려진 그 건가요?
https://news.ycombinator.com/item?id=49605915
https://bsky.app/profile/quantian.bsky.social/post/3muyhwbcd...
- arctic-true
드라마에 묻혀 있지만, OpenAI가 2주도 안 되는 기간 동안 훈련한 내부 모델이 불과 일주일 전에 공개된 Astra보다 수학 능력이 두 배 이상 뛰어나다고 주장하고 있다는 사실이 있습니다. 이 개선이 수학에만 국한되더라도 놀라운 위업입니다.
- hdivider
제 의견은 다음과 같습니다:
1. 이는 이번 AI 물결이 실제로 무엇을 할 수 있는지 보여줍니다.
2. 다른 사람들, 이상적으로는 NASA 연구나 NPR 모델과 같은 공공 통제 하에 이루어졌으면 좋겠습니다.
3. 명심하세요: 자연 과학은 다릅니다. 항상 계산의 문제는 아닙니다. 컴퓨터 과학자들은 종종 이것을 어려워합니다. 그러나 이 가상 세계는 실제로 존재하지 않습니다. 정보를 포함한 모든 것이 물리적입니다. 자연 과학 박사 학위자나 그 외의 사람이라면 자연이 실제로 얼마나 복잡한지 알고 있습니다. 예를 들어, 어떤 연구 주제를 언급하고 그 안에 존재하는 모든 관련 현상을 요약하려고 해보세요. 순수 수학은 자연을 탐구하는 것이 아니라 문제를 정의하기 때문에 다릅니다. 제 생각에 우리는 자연 과학 연구 개발에서 인간을 제거하는 것과는 아직 거리가 멀습니다. 그러나 AI의 발전은 모든 자연 과학에서 우리를 크게 도울 수 있으며, 이는 이미 시작되고 있습니다.
- tiborsaas
> 우리는 밀레니엄 문제 중 하나인 나비에-스토크스 존재성과 매끄러움 문제에 대한 해결책을 공유합니다. 내부 OpenAI 시스템이 생성한 이 증명은 유체 운동에 대한 나비에-스토크스 방정식의 역학이 유한 시간 내에 특이점을 발생시킬 수 있음을 보여줍니다. 우리는 증명에 대한 설명과 Lean으로의 형식화를 모두 공유합니다.
와?
- mewse-hn
"우리는 비식별화된 데이터가 그들의 제품 사용에서 파생되어 우리 모델을 개선하는 데 도움이 되었을 가능성을 배제할 수 없습니다."
이 보고서에 묻어두기에는 정말 폭탄 같은 문장이네요. 당신의 모델이 다른 연구자들을 염탐했을 가능성을 배제할 수 없다는 뜻인가요?
- jakevoytko
전체 맥락을 위해, '동시 작업' 섹션의 반대편에 있는 HN 스레드는 다음과 같습니다: https://news.ycombinator.com/item?id=49605915
OpenAI 보도 자료의 단순한 읽기와는 달리, 훨씬 더 여과되지 않았으며 특정 OpenAI 직원들의 특히 공격적인 행동을 설명합니다.
- intenex
이것은 AI 모델이 이제 수학 혁신과 발견의 최전선에 있으며 인간의 한계를 초월한다는 명확한 증거라고 생각합니다.
이 특정 문제는 100만 달러의 현상금이 걸려 있었고 현상금이 걸린 후 26년 동안 풀리지 않은 채 남아 있다는 것은 세계 최고의 인간 수학자 중 많은 사람이 가능했다면 이 문제를 해결했을 것이라는 명백한 증거이며, LLM이 등장하기 전까지는 아무도 해결하지 못했다는 뜻입니다.
이 시점에서 LLM이 곧 인간을 훨씬 능가할 정도의 새로운 STEM 창의성과 천재성을 갖추지 못했다고 주장하기는 어렵습니다.
이에 대한 반론이 있다면 듣고 싶습니다!
- recitedropper
우리 세계에 있어서 슬픈 전개입니다. 가장 고위 OpenAI 연구원들의 트위터 행동을 지켜본 후, 그들이 이렇게 많은 자본과 컴퓨팅을 관리하는 팀으로서 더욱 신뢰가 가지 않습니다.
어두운 숲이 기다리고 있습니다..
- piker
"... 요점은 나비에-스토크스 정칙성과 같은 역사적으로 생산적이고 동기 부여가 되는 문제를 단순한 바이럴 소셜 미디어 게시물로 전환하여 벤치마크 진행 상황을 광고하는 것은 상당한 기회 비용이 있다는 것입니다. 실제로 분야를 발전시키고 물어볼 문제와 연구할 사람들의 다음 세대를 개발하는 대신 말입니다."