A Anthropic e a OpenAI afirmam ter refutado a Hipótese do Tempo Exponencial, um princípio fundamental da ciência da computação. Os pesquisadores estão com dificuldades para aceitar esse revés, mas também estão muito animados.O professor Peter Jonsson, da Universidade de Linköping, tem agendada uma apresentação de seu trabalho daqui a duas semanas em uma das conferências mais prestigiosas da ciência da computação teórica No entanto, segundo ele, grande parte desse trabalho tornou-se obsoleto na segunda-feira, após a IA demonstrar que uma hipótese subjacente, válida por 27 anos, estava incorreta.
A Hipótese do Tempo Exponencial
Esta semana, tanto a OpenAI quanto a Anthropic afirmaram ter refutado a Hipótese do Tempo Exponencial (HTE). Grande parte da pesquisa teórica em ciência da computação sobre complexidade e projeto de algoritmos tem se baseado na premissa de que o esforço necessário para resolver certos problemas aumenta exponencialmente com o tamanho do problema.
Jonsson prevê que sua situação será “muito comum” no Simpósio IEEE sobre Fundamentos da Computação, onde um de seus coautores apresentará seu trabalho . “As pessoas começarão suas apresentações dizendo: ‘A ETH é uma farsa, metade do meu artigo não funciona’”, comenta. É um problema frustrante, admite Jonsson, “mas, ao mesmo tempo, aprendemos muito com isso. E é disso que se trata a ciência.”
Os pesquisadores ainda não verificaram de forma independente, muito menos tiveram tempo de compreender completamente, as evidências geradas por IA. Ambas as empresas as publicaram no GitHub, tanto em linguagem natural quanto em seu formato Lean, verificável por máquina. A OpenAI solicitou aos cientistas da computação da Universidade da Califórnia, Santa Bárbara, que originalmente propuseram a hipótese, bem como a um pesquisador do MIT que refutou uma versão da ETH, que convoquem outros pesquisadores para analisar as evidências. Até o momento, esse esforço inclui um formulário do Google para solicitar voluntários e feedback, e o compromisso da OpenAI em financiar uma conferência sobre o tema.
O professor Daniel Lokshtanov, da Universidade da Califórnia em Santa Bárbara, planeja aderir à iniciativa, pois estima que o resultado, se confirmado, o deixará “completamente errado” e tornará cerca de 50 de seus artigos publicados “inúteis” ou necessitando de revisão.
Um momento verdadeiramente emocionante
“É como se tivessem lançado uma bomba gigante no meio de um campo”, compara ele. “É ao mesmo tempo incrível e terrível.”
Thore Husfeldt, chefe do grupo de pesquisa de algoritmos da Universidade de Tecnologia da Informação de Copenhague, passou a maior parte do ano refletindo sobre um único problema em sua subárea. “Pelo que vejo, tudo agora é irrelevante”, disse ele à WIRED. Depois de formular inicialmente uma versão da hipótese agora refutada pela OpenAI, ele vinha fazendo cálculos em seu quadro branco para determinar quais outras partes de seu trabalho poderiam ter se tornado obsoletas por causa desse “resultado único em uma geração”. No entanto, ao contrário do cansaço que tomou conta dos pesquisadores matemáticos que se depararam com provas igualmente inovadoras geradas por modelos de IA, Husfeldt expressou entusiasmo pelos novos resultados.
A descoberta é “fantástica”, diz ele. “Ser matemático é como entrar em um quarto completamente escuro”, explica. “É como se alguém tivesse iluminado toda uma subárea com um raio de conhecimento, e agora estamos correndo como coelhinhos animados, explorando todos os cantos e recantos que podemos descobrir de repente. Então, é um momento extremamente empolgante.”
Durante séculos, a ciência avançou formulando hipóteses e refutando-as. Também não é incomum que um pesquisador seja superado ou tenha seu trabalho subestimado por outro grupo de pesquisa. Mas a IA acelerou esse processo, eliminando programas de pesquisa inteiros e gerando inquietação entre pesquisadores em áreas específicas da matemática e da ciência, que se perguntam qual é a sua posição agora que as máquinas podem superá-los.
“Algumas pessoas estão muito deprimidas e tristes.”
“Os últimos meses têm sido muito difíceis. Há muito pessimismo porque, a cada semana ou duas, os resultados anunciados pela IA acabam com muitos projetos de pesquisa em andamento”, diz Husfeldt. “Isso é psicologicamente exaustivo para muitos”, acrescenta, observando que seu departamento considerou contratar um psicólogo ocupacional porque “algumas pessoas estão muito deprimidas e tristes”.
Os pesquisadores também ficaram sobrecarregados com o enorme volume de conteúdo gerado por IA, incluindo resultados de baixíssima qualidade. No meio da entrevista, Husfeldt recebe, de uma conta aleatória do Gmail, o que ele suspeita ser um documento de 17 páginas gerado por IA sobre as consequências do resultado do ETH. Ele não o lê: “Ler matemática exige um investimento significativo de tempo cognitivo”, observa.
A OpenAI contribuiu diretamente para isso; no início deste mês, publicou 722 artigos sobre 400 problemas no GitHub, para grande desgosto de acadêmicos , que reclamam que isso dificulta a compreensão dos resultados. Para piorar a situação, vários artigos continham erros, refletindo o que alguns matemáticos consideraram um lançamento apressado, concebido para impulsionar o IPO da empresa em vez de contribuir para o avanço da área. Desta vez, o artigo de aproximadamente 60 páginas da OpenAI sobre a ETH parece estar melhor escrito do que as publicações anteriores da empresa, disseram acadêmicos à WIRED.
Eles agora estão correndo contra o tempo para decifrar o documento e descobrir quais outros resultados podem deduzir rapidamente a partir dele.
Pense em problemas difíceis
Se a Hipótese do Tempo Exponencial (HTE) for falsa e, de fato, o tempo necessário para resolver problemas não aumentar exponencialmente à medida que se tornam mais complexos, isso é “empolgante”, afirma Victor Lagerkvist, professor associado em Linköping. Ele planeja revisitar problemas que havia abandonado sob a suposição de que a HTE estava correta.
A descoberta da OpenAI também pode ter repercussões na criptografia que sustenta a segurança da web, a qual se baseia na premissa de que certos problemas matemáticos exigem um tempo excessivamente longo para serem resolvidos. Embora esse resultado específico não afete diretamente a criptografia, “certamente deveria preocupar alguns projetistas de sistemas criptográficos”, alerta Lokshtanov.
Por isso, é importante continuar trabalhando na área da ciência da computação teórica, tanto com a ajuda de humanos quanto de inteligência artificial, acrescenta Husfeldt: “Queremos que o processo científico aberto nos permita identificar nossos equívocos sobre computação, principalmente porque grande parte da infraestrutura digital moderna se baseia em pressupostos sobre computação.”
Quanto a Jonsson, de Linköping, ele planeja revisar tanto seu próprio trabalho quanto o de outros autores que se baseiam na veracidade da Hipótese da Terra (HT), e acredita que seu artigo para a conferência poderia ser recuperado usando outro método. Ele está entusiasmado para analisar detalhadamente a prova da OpenAI e ver o que pode aprender com ela e aplicar a novos problemas. Embora isso invalide as premissas em que seu trabalho se baseia, obter um veredicto sobre a HT é algo com que ele antes só podia “sonhar”, diz ele. “São tempos empolgantes”, acrescenta. “A maioria das pessoas nunca vivenciará nada parecido em suas carreiras.”
“Não me importa se a evidência foi escrita por humanos, por IA ou transmitida por um alienígena. Se for real, devemos simplesmente usá-la no futuro.”
Artigo originalmente publicado em WIRED.com . Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.
(Wired)