AIさん、P=NPだったことの証明に大手www

指数時間仮説の反証
コンピューターサイエンスの共同研究では、指数時間仮説（ETH）に関する成果の理解と解説に取り組みます。ETH は、P 対 NP 問題と深く関わるブール式の充足可能性問題の計算量について、長年にわたり未解決だった予想です。ETH は正しいと広く信じられてきました。グラフ理論、計算生物学、データベース、計算幾何学など、幅広い分野の数百もの論文で、条件付きの計算困難性を導くために用いられてきました。驚くべきことに、私たちのシステムは最近、ETH が偽であることを証明し、その成果は後に Lean で検証されました。ETH が反証されたことで、これらの問題の処理をどこまで高速化できるかが改めて問われることになり、より優れたアルゴリズムを探す指針となる可能性があります。そうしたアルゴリズムを見つけ、理論的な進展を実用上の改善につなげるには、今後さらに多くの研究が必要です。
この成果の検証と研究の推進は、Russell Impagliazzo 氏（カリフォルニア大学サンディエゴ校）、Ramamohan Paturi 氏（カリフォルニア大学サンディエゴ校）、Ryan Williams 氏（MIT）が率いるグループが担います。3 氏はいずれもアルゴリズム設計と計算量理論の専門家です。
Impagliazzo 氏と Paturi 氏は、Francis Zane 氏とともに指数時間仮説を最初に提唱した研究者です。過去 30 年にわたり、このテーマ⁠（新しいウィンドウで開く）に関する ⁠（新しいウィンドウで開く）数々の⁠（新しいウィンドウで開く） ⁠（新しいウィンドウで開く）影響力の大きい⁠（新しいウィンドウで開く） ⁠（新しいウィンドウで開く）論文⁠（新しいウィンドウで開く）を執筆してきました。
Williams 氏は、ETH の ⁠（新しいウィンドウで開く）強化された⁠（新しいウィンドウで開く） ⁠（新しいウィンドウで開く）形の仮説⁠（新しいウィンドウで開く）を反証し、ETH を用いて ⁠（新しいウィンドウで開く）計算困難性⁠（新しいウィンドウで開く）に関する ⁠（新しいウィンドウで開く）成果⁠（新しいウィンドウで開く）を導き、 ⁠（新しいウィンドウで開く）アルゴリズム⁠（新しいウィンドウで開く）と ⁠（新しいウィンドウで開く）計算量の下界⁠（新しいウィンドウで開く）を結びつけてきました。
グループからの要請を受け、私たちは、コミュニティによる独立した検証を促すために成果の生データをすべて公開することと、この成果が分野全体にもたらす影響を理解するための会議に OpenAI が資金を提供することに合意しました。グループはコミュニティに対し、ETH に関する主張を公開の場で検証する取り組みへの協力を呼びかけています。また、AI が生み出す画期的な成果をめぐり、検証、アクセス、功績の帰属、研究の未来について広く議論することも呼びかけています。
私たちの AI は 2026 年 10 月 16 日に ETH の自然言語による反証を見いだし、翌 10 月 17 日に私たちはその成果を Lean で形式化しました。これを契機として、ここで紹介する共同研究が実現しました。この目的のために、私たちのモデルが生成したAI の自然言語出力による論文⁠（新しいウィンドウで開く）と、Lean による証明⁠（新しいウィンドウで開く）を、公開 GitHub リポジトリで公開しました。
計算量理論には、科学者が力を尽くしても、これまで証明や反証に至らなかった未解決問題や予想が数多くあります。人間が AI とともにこの分野の新たな理解を切り開き、効率的な計算が本質的に持つ能力と限界を明らかにできることを期待しています。

https://openai.com/ja-JP/index/building-scientific-understanding-with-academic-communities/

AI金貰っても何にもならんだろ