Can generative AI solve computer science’s unsolved problem?

• Des chercheurs exploitent GPT-4 d’OpenAI pour approfondir la question de longue date, en utilisant une méthode socratique pour engager l’IA dans des discussions nuancées.
• L’étude suggère que les grands modèles de langage comme GPT-4 peuvent découvrir de nouvelles perspectives, offrant des possibilités de découvertes significatives dans divers domaines.
• Les chercheurs visent à démontrer que P n’est pas égal à NP en guidant GPT-4 à travers de multiples itérations, en employant des personas et des invites complexes pour explorer les mathématiques derrière la conjecture.

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Des chercheurs utilisent GPT-4 d’OpenAI pour se plonger dans le débat P vs. NP, suggérant que l’IA a le potentiel de réaliser des découvertes révolutionnaires. Voir aussi: Ziggo Group nomme ses dirigeants avant l'introduction en Bourse à Amsterdam en 2027.

Quel rôle l’IA peut-elle jouer dans la résolution du dilemme P vs. NP ?

P est-il égal à NP ? Posée il y a près de 50 ans, cette question explore en profondeur les capacités des ordinateurs, mais malgré des décennies d’examen minutieux, elle reste sans réponse. Aujourd’hui, l’IA générative se joint à la quête. Voir aussi: Association ECHOES.

Dans leur étude intitulée « Large Language Model for Science: A Study on P vs. NP », l’auteur principal Qingxiu Dong et ses collègues exploitent le grand modèle de langage GPT-4 d’OpenAI. En utilisant ce qu’ils appellent la méthode socratique, ils engagent GPT-4 dans de multiples interactions de chat.

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Comment les grands modèles de langage pourraient-ils façonner la recherche scientifique future ?

Dong et al. affirment que leur travail démontre comment les grands modèles de langage peuvent révéler de nouvelles perspectives, menant potentiellement à des percées scientifiques — un concept qu’ils appellent « LLMs for Science ».

Au cours de 97 itérations de requêtes, les auteurs guident GPT-4 à travers des enquêtes détaillées sur les subtilités de P = NP, en préfaçant chaque requête d’une déclaration contextuelle pour orienter les réponses de GPT-4. En employant des personas, tels que « philosophe sage » ou « mathématicien compétent en théorie des probabilités », ils amènent GPT-4 à adopter des rôles spécifiques. Voir aussi: Département IT - Athlok.

Leur tactique consiste à amener GPT-4 à réfuter l’égalité de P et NP. Ils le font en supposant d’abord l’égalité, en présentant un exemple, puis en révélant ses défauts — une méthode connue sous le nom de preuve par contradiction. Voir aussi: Alejandro Estua.