ორივე შედეგი Lean-ის პროგრამამ გადაამოწმა, თუმცა მათემატიკოსებს ისინი ბოლომდე ჯერ არ შეუსწავლიათ.
OpenAI და Anthropic-ი აცხადებენ, რომ მათმა კვლევითმა მოდელებმა ერთსა და იმავე დღეს, დამოუკიდებლად უარყვეს თეორიული კომპიუტერული მეცნიერების ერთ-ერთი საყრდენი – ETH (ექსპონენციალური დროის ჰიპოთეზა). OpenAI-მ ამის შესახებ 2026 წლის 26 ოქტომბერს განაცხადა და, მათემატიკისა და ფიზიკის სხვა ორ შედეგთან ერთად, გამოაქვეყნა ნაშრომი სახელწოდებით „The Exponential Time Hypothesis is False“. სულ რამდენიმე საათში, 27 ოქტომბერს, Anthropic-მაც საკუთარი კვლევა („A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT“) გაასაჯაროვა.
OpenAI-ს თქმით, მისმა შიდა კვლევითმა მოდელმა ჰიპოთეზის უარყოფას ბუნებრივ ენაზე 2026 წლის 16 ოქტომბერს მიაგნო, ხოლო 17 ოქტომბერს ის Lean-ში გაფორმდა. კომპანიას არ გაუმხელია მოდელის სახელი, გამოყენებული ინსტრუქციები ან გამოთვლითი რესურსი. Anthropic-ი ამტკიცებს, რომ Claude-ის კვლევითმა მოდელმა ძირითადი ალგორითმი იმავე დღეს, 16 ოქტომბერს, სხვა გზით აღმოაჩინა.
ETH დაახლოებით 27 წლის წინ UC San Diego-ს მეცნიერებმა, Russell Impagliazzo-მ და Ramamohan Paturi-მ ჩამოაყალიბეს. ეს ჰიპოთეზა უშვებს, რომ ზოგიერთი ლოგიკური თავსატეხის ამოხსნა თითქმის ყველა კომბინაციის გადამოწმებაზე ბევრად სწრაფად შეუძლებელია და თავსატეხის გართულებასთან ერთად სამუშაო მოცულობა ექსპონენციალურად იზრდება.
კვლევების ცენტრშია 3-SAT – თავსატეხი ჩამრთველებითა და წესებით. თითოეული წესი სამ ჩამრთველს ეხება და სრულდება, თუ ერთი მაინც სწორ პოზიციაზეა. მთავარი კითხვაა, შესაძლებელია თუ არა ყველა წესის ერთდროულად დაკმაყოფილება. ამ ფორმით იწერება ჩიპების დიზაინის, განრიგებისა და კრიპტოგრაფიის ამოცანები. ორივე კომპანია აცხადებს, რომ იპოვა დეტერმინისტული ალგორითმი, რომელიც ასეთი ფორმულების ყველა ამონახსნს იმაზე სწრაფად ითვლის, ვიდრე ამას ETH უშვებდა. ეს ჰიპოთეზის უფრო მკაცრ ვერსიას, SETH-საც აქარწყლებს.
რას ცვლის ეს აღმოჩენა თეორიულ მეცნიერებაში
თუ შედეგი დადასტურდა, ეს თეორიულ კომპიუტერულ მეცნიერებაში დიდ ძვრებს გამოიწვევს. „ეს სრული მოულოდნელობა, შოკი იყო. ჩემს ნაცნობებს შორის ამას არავინ ელოდა“, – განუცხადა New Scientist-ს ბერგენის უნივერსიტეტის მკვლევარმა, Fedor Fomin-მა. ოქსფორდის უნივერსიტეტის წარმომადგენელმა, Leslie Goldberg-მა კი იმავე გამოცემასთან აღნიშნა: „თუ დავუშვებთ, რომ ეს დადასტურდება, უზარმაზარი გარღვევაა“.
Anthropic-ის დათვლით, 800-ზე მეტი სამეცნიერო ნაშრომი შედეგებს მხოლოდ ETH-ის ან მისი უფრო ძლიერი ვერსიის დაშვებით ამტკიცებს, ამიტომ მათი ხელახლა აგება სხვა დაშვებებზე გახდება საჭირო. თუმცა MIT-ის მეცნიერმა, Ryan Williams-მა გამოცემა Science-ს უთხრა: „არსებობს ძალიან, ძალიან ბევრი ნაშრომი, რომელიც ETH-ს ეყრდნობა. ბევრი მათგანი მკვდარი არ არის“. თეორიულად, ეს სიახლე სხვა რთული ამოცანებისთვისაც (მაგალითად, Clique და Vertex Cover) უფრო სწრაფი ალგორითმების შექმნის შესაძლებლობას იძლევა.
რას არ ნიშნავს ეს შედეგი პრაქტიკაში
ეს მიღწევა არ წარმოადგენს წინსვლას P vs NP პრობლემის გადაჭრაში, რომელიც სვამს კითხვას, არის თუ არა ყველა სწრაფად გადამოწმებადი ამოცანა ასევე სწრაფად ამოხსნადი. „ამას პირდაპირი გავლენა არ აქვს P vs NP-ზე, ამიტომ ეს არ უნდა განვიხილოთ, როგორც პროგრესი P vs NP-ის მიმართულებით“, – განმარტა Leslie Goldberg-მა New Scientist-თან.
შედეგს არც პრაქტიკული აჩქარება მოაქვს და დღეს კრიპტოგრაფიას საფრთხეს არ უქმნის. Anthropic-ის თქმით, მათი მეთოდი უბრალო სრულ გადარჩევას, ანუ ყველა ვარიანტის მოსინჯვას, დაახლოებით 10 მილიონ ჩამრთველამდე ზომის თავსატეხებზე ვერ აჯობებს, მაშინ, როცა სრული გადარჩევა უკვე დაახლოებით 100 ჩამრთველზე ხდება უიმედო.
რა ეტაპზეა შედეგების გადამოწმება
ორივე მტკიცებულება შემოწმებულია Lean-ში (Anthropic-ის Lean 4-ის დასაბუთება ორმა დამოუკიდებელმა შემმოწმებელმა შეამოწმა). Lean-ი არის პროგრამირების ენა, რომელიც მათემატიკურ მტკიცებულებას ნაბიჯ-ნაბიჯ ამოწმებს, როგორც ძალიან მკაცრი ავტომატური გამომცდელი. თუმცა ის ამოწმებს მტკიცებულების შესაბამისობას თავისსავე ფორმალურ ჩანაწერთან და არა იმას, ემთხვევა თუ არა ეს ჩანაწერი ზუსტად სახელმძღვანელოს ETH-ს.
ადამიანებს ეს მტკიცებულებები სრულად ჯერ არ დაუდასტურებიათ და მათ არც სამეცნიერო რეცენზირება გაუვლიათ. თავად OpenAI საკუთარ ხელნაწერებს ნედლ კვლევით მონაცემებს უწოდებს. კომპანიამ შედეგის შესასწავლად Impagliazzo, Paturi და Ryan Williams-ი მიიწვია, თუმცა მათ განაცხადეს, რომ ეს ჩართულობა დადასტურებად არ უნდა ჩაითვალოს. „რაც შემეხება მე, ეს 100 პროცენტით გადაწყვეტილი არ არის“, – უთხრა Science-ს Russell Impagliazzo-მ. საჯარო განხილვა გრძელდება და შეხვედრის გამართვა 2026 წლის ბოლომდე იგეგმება.
წყარო: OpenAI blog: Working with academic communities to build scientific understanding (26 Oct 2026) | OpenAI paper: The Exponential Time Hypothesis is False (25 Oct 2026) | Anthropic paper: A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT (27 Oct 2026) | Science | New Scientist
ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.
