AI giúp 'giải đáp câu hỏi lớn của điện toán lượng tử'

Một mô hình chưa công bố của Anthropic giúp giới khoa học chứng minh giả thuyết Aaronson-Ambainis, vấn đề đã tồn tại lâu năm trong điện toán lượng tử.

"Máy tính lượng tử vẫn còn nhiều điều bí ẩn, nhưng giờ đây đã có thêm một điều bí ẩn được hé lộ", Physical Superintelligence Inc (PSI), công ty ở Cambridge, Massachusetts (Mỹ) chuyên kiểm chứng giả thuyết khoa học và nghiên cứu siêu trí tuệ vật lý (Physical Superintelligence), thông báo trên blog cuối tuần qua.

Máy tính lượng tử sử dụng nguyên lý của cơ học lượng tử để xử lý và lưu trữ thông tin. Khác với máy tính truyền thống dùng bit nhị phân (0 hoặc 1), máy tính lượng tử sử dụng qubit - đơn vị thông tin đồng thời tồn tại ở cả trạng thái 0 và 1. Nhờ vậy, hệ thống có thể thực hiện cùng lúc nhiều phép tính và giải quyết những bài toán phức tạp mà máy tính cổ điển cần nhiều năm xử lý.

Giả thuyết Aaronson - Ambainis do hai nhà khoa học máy tính Scott Aaronson và Andris Ambainis đề xuất năm 2008, nhằm giải quyết câu hỏi khi nào máy tính lượng tử có thể nhanh hơn đáng kể so với máy tính thông thường. Về cơ bản, giả thuyết đặt ra giới hạn đối với lợi thế tính toán lượng tử trên dữ liệu đầu vào ngẫu nhiên. Theo đó, máy tính lượng tử không thể đạt lợi thế vượt trội theo cấp số nhân về số lần truy vấn dữ liệu trong phần lớn trường hợp đầu vào ngẫu nhiên, nếu không có những cấu trúc đặc biệt trong bài toán.

PSI cho biết đã sử dụng một mô hình AI chưa được Anthropic công bố, tích hợp trong hệ thống nghiên cứu do công ty tự phát triển, để tìm lời giải cho giả thuyết. Thay vì chờ con người đưa ra công thức, AI tự đề xuất mệnh đề toán học, phát triển hướng chứng minh, viết bản thảo rồi chuyển sang công cụ Lean 4 để kiểm tra tính chính xác. AI kế thừa hướng tiếp cận từ các nghiên cứu trước đó, đồng thời tìm ra một bất đẳng thức mới để thay thế một bất đẳng thức vẫn còn là giả thuyết trong phương pháp của các nhà nghiên cứu đi trước.

Theo PSI, hệ thống vận hành trên hạ tầng riêng và hoàn toàn tự động trong quá trình tìm lời giải. Sau ba ngày, AI tạo ra bản chứng minh đầu tiên và được Lean 4 - công cụ chứng minh toán học bằng máy tính - chấp nhận. Hệ thống sau đó tiếp tục tối ưu kết quả, cải thiện số mũ trong cận toán học từ 22 xuống 11 rồi còn 7. Các chuyên gia con người tham gia rà soát bản thảo và chịu trách nhiệm về tính chính xác của công trình.

Kết quả, PSI công bố đã chứng minh được giả thuyết Aaronson - Ambainis, qua đó chỉ ra rằng máy tính thông thường có thể mô phỏng máy tính lượng tử với chi phí tăng theo đa thức trên phần lớn dữ liệu đầu vào ngẫu nhiên. Điều này củng cố nhận định rằng lợi thế tính toán lượng tử vượt trội theo cấp số nhân thường gắn với những cấu trúc đặc biệt của bài toán.

PSI không đề cập chi tiết về mô hình AI dùng để chứng minh do chưa được công bố, nhưng cho biết đã gửi kết quả đến nhóm chuyên gia hàng đầu thuộc Đại học Stanford gồm Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle, Li-Yang Tan và được nhận xét "mọi thứ được kết hợp với nhau một cách khá kỳ diệu". Anthropic chưa đưa ra bình luận.

Theo Business Insider , giới khoa học nghi ngờ giả thuyết Aaronson-Ambainis là đúng nhưng chưa có đủ công cụ chứng minh. Kết quả mới cũng chỉ ra giới hạn của máy tính lượng tử, dù công nghệ này vẫn có thể tạo đột phá trong một số tác vụ. Hiện máy tính lượng tử vẫn ở giai đoạn phát triển ban đầu.

Theo Reuters , thông báo của PSI đánh dấu bước đột phá mới của AI trong việc chứng minh loạt vấn đề mà giới khoa học đau đầu nhiều năm. Ngày 5/11, mô hình Claude của Anthropic tái dựng thành công cấu trúc 3D đầu tiên của hạt vault vi khuẩn có nguồn gốc từ protein thực khuẩn thể.

Hạt vault (vault particle, vault complex) được hai nhà khoa học Leonard Rome và Nancy Kedersha phát hiện năm 1986, gồm những cấu trúc rỗng hình thùng, thuộc nhóm phức hợp protein lớn nhất trong tế bào người. Theo Interesting Engineering , hạt vault đã làm các nhà sinh học bối rối gần bốn thập kỷ.

Tháng 9, OpenAI tuyên bố giải được bài toán Navier-Stokes vốn đã tồn tại suốt 90 năm, được xem là "một trong những bài toán khó nhất ở ranh giới của toán học". Đầu tháng 10, công ty tiếp tục công bố 722 bản thảo chứa 372 kết quả toán học, tuyên bố đạt tiến triển ở hàng trăm bài toán mở dù phải rút lại ba bản thảo do phát hiện lỗi sai, đồng thời chỉnh sửa 14 bản thảo khác.

Những tiến bộ của AI trong lĩnh vực toán học khiến giới nghiên cứu đặt câu hỏi về tương lai ngành này. Tháng trước, thần đồng Terence Tao, giáo sư toán học tại Đại học California, Los Angeles (UCLA), nhận định "thời kỳ lãng mạn" của toán học đang khép lại . Ông cho rằng nhân loại đang bước vào kỷ nguyên mới, nơi nhiều khám phá thú vị có thể xuất hiện, nhưng cũng có những giá trị dần mất đi.

Sinh viên toán học cũng bắt đầu cân nhắc lại con đường sự nghiệp. Khảo sát của các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) với sinh viên cao học và nghiên cứu sinh sau tiến sĩ cho thấy gần 76% không có ý định tiếp tục theo đuổi toán học hàn lâm sau khi tốt nghiệp. Tỷ lệ tương tự cho biết sự phát triển của AI khiến họ giảm động lực nghiên cứu.