Physical Superintelligence Inc. annonce avoir résolu un problème ouvert depuis 2008 en informatique quantique, en s'appuyant sur un modèle non publié d'Anthropic. Le laboratoire revendique une démonstration rapide et avance que l'avantage quantique dépendrait de structures particulières. Des chercheurs saluent le résultat, tandis qu'Anthropic n'a pas commenté.
PSI attribue des limites à l’avantage quantique et reçoit des appuis
PSI indique que la démonstration montre que certains avantages exponentiels de l’informatique quantique ne se produisent qu’en présence de motifs ou de structures particulières. Selon le laboratoire, cela signifie que les ordinateurs quantiques présentent des limites, une hypothèse évoquée de longue date, même s'ils restent très performants pour certaines tâches. Des chercheurs ayant travaillé sur ce problème qualifient le résultat d'« énorme », estimant qu'il résout une question vieille de plusieurs décennies. Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle et Li-Yang Tan, de l’Université de Stanford, ont salué une preuve où « tout est réuni d’une manière plutôt magique », d’après l’annonce de PSI. L'identité précise du modèle Anthropic utilisé n'est pas connue, et Anthropic n'a pas répondu aux demandes de commentaire. Par ailleurs, les ordinateurs quantiques existent déjà mais en sont encore à un stade précoce de développement.
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Trois jours de calcul et un modèle Anthropic non publié, selon le laboratoire
PSI affirme avoir prouvé la conjecture d’Aaronson-Ambainis en trois jours, à l’aide d’un système de recherche intégrant un modèle non publié d’Anthropic. David Turturean, qui fait partie de l’équipe technique de PSI, est à l’origine de ce système de recherche. La conjecture d’Aaronson-Ambainis, formulée en 2008 et demeurant à ce jour sans démonstration, s’intéresse aux situations où les ordinateurs quantiques peuvent surpasser de façon significative les machines classiques en rapidité. Selon PSI, cette découverte représente la réponse à l’une des interrogations majeures de l’informatique quantique.
L’IA s’invite dans les preuves mathématiques et bouscule les parcours
Cette annonce s’inscrit dans une séquence où l’IA contribue à des avancées en mathématiques. En septembre, OpenAI a déclaré avoir résolu un problème vieux de 90 ans concernant les équations de Navier-Stokes, qualifiées par l’entreprise de « l’un des problèmes les plus profonds à la frontière des mathématiques ». Terence Tao, professeur à l’UCLA, a estimé le mois dernier que l’« ère romantique » des mathématiques était terminée, tout en soulignant que de nouvelles possibilités apparaissent, mais que certaines choses sont perdues. Selon des chercheurs du MIT, 76 % des étudiants en master et postdoctorants interrogés se disent peu susceptibles de rester dans le milieu académique après leur diplôme, et 76 % indiquent que les progrès de l’IA diminuent leur motivation pour la recherche. Plus largement, des chercheurs s’interrogent sur l’avenir de la discipline, et certains étudiants reconsidèrent leur trajectoire.
