Die Erkundung des P vs. NP-Problems mit GPT-4: Ein Durchbruch in der Generativen Künstlichen Intelligenz

Eine kürzlich durchgeführte Studie mit dem Titel „Großes Sprachmodell für die Wissenschaft: Eine Untersuchung zu P vs. NP“ hat das Potenzial der Generativen Künstlichen Intelligenz zur Bewältigung eines der rätselhaftesten Probleme der Informatik beleuchtet. Die zentrale Frage lautet, ob P (polynomielle Zeit) gleich NP (nichtdeterministische polynomielle Zeit) ist.

Das Forschungsteam, bestehend aus Experten von Microsoft, der Peking University, der Beihang University und der Beijing Technology and Business University, nutzte das leistungsstarke Sprachmodell GPT-4 von OpenAI, um dieses Problem zu untersuchen. Mithilfe einer sokratischen Methode führten sie eine Reihe von Fragen und Antworten mit GPT-4 durch, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.

Durch die Interaktion mit GPT-4 machten die Forscher eine bedeutende Entdeckung – GPT-4 neigt dazu, die Schlussfolgerung zu unterstützen, dass P nicht gleich NP ist. Sie argumentieren, dass diese Erkenntnis das Potenzial großer Sprachmodelle zeigt, wissenschaftliche Entdeckungen jenseits der Textgenerierung zu ermöglichen, und führen den Begriff „MLG für Wissenschaft“ ein.

Um die Erkundung von GPT-4 zu lenken, konditionierten die Forscher ihre Antworten auf Anregungen wie „Du bist ein weiser Philosoph“ oder „Du bist ein Mathematiker, der Experte in Wahrscheinlichkeitstheorie ist“. Über insgesamt 97 Durchgänge an Anregungen forderten sie GPT-4 auf, durch die Annahme, dass P gleich NP ist, einen Widerspruch zu finden, was als Widerlegungsnachweis bekannt ist.

Das Team behauptet, dass ihre Dialoge mit GPT-4 die Kooperationsmöglichkeiten zwischen großen Sprachmodellen und menschlichen Experten bei der Lösung immens komplexer Probleme verdeutlichen. Sie betonen, dass die Auswirkungen dieser Forschung über die Textgenerierung hinausgehen und den Weg für neue Möglichkeiten in der wissenschaftlichen Erkundung ebnen.

Zusammenfassend zeigt diese Studie die Fähigkeiten der Generativen Künstlichen Intelligenz, insbesondere GPT-4, bei der Bereitstellung neuer Erkenntnisse zum langjährigen P vs. NP-Problem auf. Durch den Dialog mit dem Modell waren die Forscher in der Lage, wertvolle Perspektiven zu gewinnen. Diese Arbeit hebt das Potenzial großer Sprachmodelle zur Lösung komplexer Probleme hervor und leistet einen Beitrag zu wissenschaftlichen Fortschritten.

Quellen:
– ZDNet
– Der Artikel „Großes Sprachmodell für die Wissenschaft: Eine Untersuchung zu P vs. NP“ auf dem arXiv-Preprint-Server veröffentlicht.