Trường Sơn
Writer
Câu hỏi -- P có = NP không? -- là một thách thức lớn về mặt lý thuyết. Các nhà khoa học đã áp dụng phương pháp tiếp cận ý tưởng cho ăn bằng thìa vào GPT-4 để tìm kiếm câu trả lời.
Có thể trí tuệ nhân tạo có khả năng giải quyết vấn đề lớn nhất chưa được giải quyết của khoa học máy tính: câu hỏi "P = NP"? Khi các nhà khoa học máy tính tham gia các buổi tiệc cocktail, họ thường bàn luận về nhiều vấn đề, trong đó có một vấn đề chính chưa có lời giải trong lĩnh vực này: câu hỏi liệu "P có bằng NP hay không"?
Câu hỏi về P = NP đã tồn tại gần 50 năm và nó đặt ra câu hỏi sâu sắc về khả năng của máy tính trong việc giải quyết vấn đề. Câu hỏi này có ý nghĩa quan trọng trong các lĩnh vực như mật mã và điện toán lượng tử. Mặc dù đã được nghiên cứu kỹ lưỡng trong nhiều thập kỷ, câu hỏi này vẫn chưa có câu trả lời thuyết phục. Ngày nay, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo đã giúp hỗ trợ nghiên cứu về P = NP.
Trong bài báo có tiêu đề "Mô hình ngôn ngữ lớn cho khoa học: Nghiên cứu về P so với NP", tác giả chính Qingxiu Dong và đồng nghiệp đã sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4 của OpenAI để nghiên cứu về câu hỏi P = NP bằng cách sử dụng phương pháp Socrates. Phương pháp của họ là lấy các lập luận từ các bài báo trước đó và đưa chúng vào GPT-4 để nhận được các phản hồi hữu ích.
Dong và nhóm nghiên cứu đã quan sát rằng GPT-4 đã đưa ra lập luận để kết luận rằng P không bằng NP. Họ cho rằng việc này chỉ ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng thực hiện nhiều công việc hơn việc tạo ra văn bản. Họ tin rằng mô hình như GPT-4 có thể "khám phá những hiểu biết mới" có thể dẫn đến "những khám phá khoa học". Họ gọi triển vọng này là "LLM cho Khoa học".
Để hiểu rõ hơn về công việc của tác giả, cần có kiến thức về câu hỏi P = NP. Được đưa ra vào những năm 1970 bởi Stephen Cook và Leonid Levin, câu hỏi P so với NP là về khả năng giải quyết một vấn đề bằng máy tính. Cụm P đại diện cho vấn đề có khả năng giải quyết, trong khi cụm NP đại diện cho vấn đề có khả năng xác minh lời giải nhưng khó giải quyết. Câu hỏi P = NP liên quan đến việc xác định liệu các vấn đề khó giải có thể giải quyết bằng máy tính hay không.
Một câu trả lời cho câu hỏi P = NP là phủ định, tức là P không bằng NP. Điều này ngụ ý rằng một số vấn đề có thể nằm ngoài khả năng giải quyết của máy tính, ngay cả khi có nguồn tài nguyên tính toán lớn. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các ứng dụng như mật mã và bảo mật.
Để giải quyết câu hỏi P = NP, Dong và nhóm đã xây dựng một quy trình với GPT-4 để chứng minh rằng P không bằng NP. Họ sử dụng phương pháp Socrates để tạo ra các lời nhắc và đối thoại với GPT-4, hướng dẫn nó đưa ra các lập luận và chứng minh.
Một điểm đáng chú ý là một số tác giả khác đã cũng công bố rằng P không bằng NP trong bài báo riêng của họ. Việc của Dong và nhóm giống như việc xây dựng lại bài toán theo kiểu mới bằng cách hướng dẫn GPT-4 đưa ra các lập luận.
Mặc dù kết quả này chưa được chấp nhận rộng rãi, nó cho thấy tiềm năng của mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 trong việc hỗ trợ nghiên cứu về các vấn đề phức tạp và đòi hỏi sự hiểu biết chuyên sâu. Họ tin rằng GPT-4 có khả năng cộng tác với con người để khám phá những vấn đề phức tạp hơn và mang lại giá trị cho lĩnh vực khoa học.
Mặc dù việc này đánh giá sâu hơn vào chất lượng của các câu trả lời của GPT-4 và cách nó sử dụng lịch sử trong quá trình tạo ra phản hồi là một chủ đề đáng quan tâm và cần được nghiên cứu thêm. Có thể mở ra một biên giới mới trong cách tiếp cận và tận dụng mô hình ngôn ngữ lớn cho các cuộc trò chuyện có chiều sâu hơn, dù cho việc giải quyết P = NP có thành công hay không.
Câu hỏi về P = NP đã tồn tại gần 50 năm và nó đặt ra câu hỏi sâu sắc về khả năng của máy tính trong việc giải quyết vấn đề. Câu hỏi này có ý nghĩa quan trọng trong các lĩnh vực như mật mã và điện toán lượng tử. Mặc dù đã được nghiên cứu kỹ lưỡng trong nhiều thập kỷ, câu hỏi này vẫn chưa có câu trả lời thuyết phục. Ngày nay, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo đã giúp hỗ trợ nghiên cứu về P = NP.
Trong bài báo có tiêu đề "Mô hình ngôn ngữ lớn cho khoa học: Nghiên cứu về P so với NP", tác giả chính Qingxiu Dong và đồng nghiệp đã sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4 của OpenAI để nghiên cứu về câu hỏi P = NP bằng cách sử dụng phương pháp Socrates. Phương pháp của họ là lấy các lập luận từ các bài báo trước đó và đưa chúng vào GPT-4 để nhận được các phản hồi hữu ích.
Dong và nhóm nghiên cứu đã quan sát rằng GPT-4 đã đưa ra lập luận để kết luận rằng P không bằng NP. Họ cho rằng việc này chỉ ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng thực hiện nhiều công việc hơn việc tạo ra văn bản. Họ tin rằng mô hình như GPT-4 có thể "khám phá những hiểu biết mới" có thể dẫn đến "những khám phá khoa học". Họ gọi triển vọng này là "LLM cho Khoa học".
Để hiểu rõ hơn về công việc của tác giả, cần có kiến thức về câu hỏi P = NP. Được đưa ra vào những năm 1970 bởi Stephen Cook và Leonid Levin, câu hỏi P so với NP là về khả năng giải quyết một vấn đề bằng máy tính. Cụm P đại diện cho vấn đề có khả năng giải quyết, trong khi cụm NP đại diện cho vấn đề có khả năng xác minh lời giải nhưng khó giải quyết. Câu hỏi P = NP liên quan đến việc xác định liệu các vấn đề khó giải có thể giải quyết bằng máy tính hay không.
Một câu trả lời cho câu hỏi P = NP là phủ định, tức là P không bằng NP. Điều này ngụ ý rằng một số vấn đề có thể nằm ngoài khả năng giải quyết của máy tính, ngay cả khi có nguồn tài nguyên tính toán lớn. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các ứng dụng như mật mã và bảo mật.
Để giải quyết câu hỏi P = NP, Dong và nhóm đã xây dựng một quy trình với GPT-4 để chứng minh rằng P không bằng NP. Họ sử dụng phương pháp Socrates để tạo ra các lời nhắc và đối thoại với GPT-4, hướng dẫn nó đưa ra các lập luận và chứng minh.
Một điểm đáng chú ý là một số tác giả khác đã cũng công bố rằng P không bằng NP trong bài báo riêng của họ. Việc của Dong và nhóm giống như việc xây dựng lại bài toán theo kiểu mới bằng cách hướng dẫn GPT-4 đưa ra các lập luận.
Mặc dù kết quả này chưa được chấp nhận rộng rãi, nó cho thấy tiềm năng của mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 trong việc hỗ trợ nghiên cứu về các vấn đề phức tạp và đòi hỏi sự hiểu biết chuyên sâu. Họ tin rằng GPT-4 có khả năng cộng tác với con người để khám phá những vấn đề phức tạp hơn và mang lại giá trị cho lĩnh vực khoa học.
Mặc dù việc này đánh giá sâu hơn vào chất lượng của các câu trả lời của GPT-4 và cách nó sử dụng lịch sử trong quá trình tạo ra phản hồi là một chủ đề đáng quan tâm và cần được nghiên cứu thêm. Có thể mở ra một biên giới mới trong cách tiếp cận và tận dụng mô hình ngôn ngữ lớn cho các cuộc trò chuyện có chiều sâu hơn, dù cho việc giải quyết P = NP có thành công hay không.
