Модель Anthropic доказала гипотезу Ааронсона — Амбайниса

Восемнадцать лет гипотеза Ааронсона — Амбайниса ждала доказательства. ИИ-системе лаборатории Physical Superintelligence понадобилось три дня. 6 ноября стартап PSI сообщил, что его исследовательская система, работающая на невыпущенной модели Anthropic, построила полное доказательство одной из центральных открытых проблем теории квантовых вычислений — и формализовала результат в Lean, где его проверило ядро пруф-ассистента.

Что доказано

Гипотеза, которую Скотт Ааронсон сформулировал в лекции 2008 года и позже оформил в статье с Андрисом Амбайнисом, отвечает на вопрос: могут ли квантовые компьютеры быть экспоненциально быстрее классических на случайных, неструктурированных данных? Все знаменитые квантовые ускорения — вроде алгоритма Шора для факторизации — опираются на скрытую структуру входа. Теперь это не наблюдение, а теорема: на вопросах типа «да/нет» со случайными входами квантовые алгоритмы выигрывают у классических не более чем полиномиально по числу обращений к данным. Экспоненциальное квантовое превосходство без структуры невозможно.

Технически команда доказала, что у любого ограниченного полинома малой степени на булевом кубе найдётся влиятельная переменная. Доказательство идёт по плану Ловетта и Чжана 2023 года, но одно из их недоказанных неравенств модель опровергла и заменила собственным, попутно усилив «лемму о бабочке» Раймера.

По описанию PSI, над задачей работали несколько инстансов модели: одни искали литературу, другие предлагали идеи и проверяли аргументы, третьи координировали остальных. Готовое доказательство появилось на третий день, после чего система дважды улучшила полученную оценку. Руководил процессом исследователь PSI Дэвид Туртуряну, который и отвечает за корректность результата.

Степень доверия

Трёхдневный срок и участие именно невыпущенной модели Anthropic — утверждения самой PSI; Anthropic на запрос Business Insider не ответила, а Ааронсон пока не прокомментировал результат. Но ключевое отличие от прежних громких заявлений об «ИИ-математике» в том, что проверять тут есть что: статья и Lean-код выложены на GitHub, и формальную верификацию может повторить кто угодно. Стэнфордская группа Ли-Янг Тана, доказавшая в августе частный случай гипотезы, уже читает работу и, по словам PSI, назвала её «огромным результатом», где «всё сходится почти магическим образом».

Контекст

2026-й стал годом ИИ-математики: OpenAI осенью отчиталась о решении задачи Навье — Стокса и выкатила «дамп» из сотен решений давних проблем, а модель Anthropic ранее подсказала ключевую идею для прорывов по задачам 3SUM и кратчайших путей. На этом фоне история PSI примечательна не только результатом, но и источником: сильнейшие модели лабораторий, похоже, работают в закрытых исследовательских контурах задолго до публичных релизов — и разрыв между «внутренним» и «доступным» ИИ становится самостоятельной темой.

Сама PSI — молодая лаборатория из Кембриджа, штат Массачусетс: вышла из стелса в сентябре с посевным раундом $58 млн от Breakthrough Energy Ventures и строит «виртуальных физиков» на платформе Emmy. Гипотеза Ааронсона — Амбайниса — её первая громкая заявка.