স্টার্টআপ ফিজিক্যাল সুপার ইন্টেলিজেন্সের দ্বারা তৈরি একটি গবেষণা পদ্ধতি, একটি অ-পাবলিক নৃতাত্ত্বিক মডেলের উদাহরণ ব্যবহার করে, অ্যারোনসন-আম্বাইনিস অনুমানের একটি সম্পূর্ণ প্রমাণ তৈরি করেছে, এটি একটি গাণিতিক সমস্যা যা 2008 সাল থেকে খোলা ছিল এবং উদ্বেগ ছিল যখন কোয়ান্টাম কম্পিউটার ক্লাসিক্যাল মেশিনের তুলনায় সূচকীয় সুবিধা অর্জন করতে পারে। কোম্পানির দ্বারা প্রকাশ্যে পোস্ট করা একটি কাগজ অনুসারে প্রমাণটি লীন প্রুফ সহকারী দ্বারা গৃহীত হয়েছিল।
ফলাফল, প্রথম দ্য কোয়ান্টাম ইনসাইডার দ্বারা রিপোর্ট করা হয়েছে এবং বিজনেস ইনসাইডার দ্বারা কভার করা হয়েছে, স্বাধীন গবেষকরা এআই-সহায়ক গণিতের জন্য একটি ল্যান্ডমার্ক হিসাবে বর্ণনা করেছেন - এবং সবচেয়ে ফলপ্রসূ আউটপুটগুলির মধ্যে একটি এখনও একটি সীমান্ত মডেল যা জনসাধারণের কাছে প্রকাশ করা হয়নি। For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
অনুমান কি বলে
স্কট অ্যারনসন এবং অ্যান্ড্রিস অ্যাম্বাইনিস অ্যারনসনের একটি 2008 বক্তৃতার দিকে ফিরে কাজ করার সময় প্রশ্নটি উত্থাপন করেছিলেন: একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম কি এখনও একটি সূচকীয় সুবিধা অর্জন করতে পারে যখন এটি প্রাপ্ত ইনপুটটি শোষণ করার জন্য কোনও কাঠামো নেই? পিটার শোর 1994 ফ্যাক্টরিং অ্যালগরিদমের মতো সবচেয়ে পরিচিত কোয়ান্টাম স্পিডআপগুলি কাজ করে কারণ তাদের ইনপুটগুলি অ্যালগরিদম শোষণ করতে পারে এমন পুনরাবৃত্তির প্যাটার্ন বহন করে। অ্যারনসন-অ্যাম্বাইনিস প্রশ্নটি বিপরীত ক্ষেত্রে সম্বোধন করে — অভিন্নভাবে এলোমেলো, অসংগঠিত ইনপুট যেখানে এই ধরনের নিদর্শন অনুপস্থিত।
প্রশ্নটি অধ্যয়ন করার জন্য, গবেষকরা ক্যোয়ারী মডেল ব্যবহার করেন, যা গণনা করে যে একটি অ্যালগরিদম কত ঘন ঘন তার ইনপুট অ্যাক্সেস করে তার প্রতিটি অপারেশনের পরিবর্তে। একটি ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম প্রতি ক্যোয়ারীতে এক বিট পড়ে, যখন একটি কোয়ান্টাম কোয়েরি একসাথে অনেক ইনপুট অবস্থানের সুপারপজিশনে কাজ করতে পারে। অ্যারনসন এবং অ্যাম্বাইনিস অনুমান করেছিলেন যে প্রতিটি আবদ্ধ নিম্ন-ডিগ্রী বহুপদী - গাণিতিক বস্তু যা একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক প্রশ্নের পরে একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের আউটপুট সম্ভাব্যতা বর্ণনা করে - একটি অত্যন্ত প্রভাবশালী পরিবর্তনশীল থাকতে হবে।
যদি সত্য হয়, অনুমানটি বোঝায় যে একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম টি কোয়েরি তৈরি করে একটি ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম দ্বারা সিমুলেট করা যেতে পারে যা বেশিরভাগ ইনপুটগুলিতে শুধুমাত্র বহুপদীভাবে অনেকগুলি প্রশ্ন তৈরি করে, অসংগঠিত সমস্যার জন্য সূচকীয় গতিকে বাতিল করে। অনুমানটি বহুপদ সম্পর্কে একটি আনুষ্ঠানিক বিবৃতি ধরে নিয়ে প্রমাণিত হয়েছিল, কিন্তু বিবৃতিটি নিজেই 18 বছর ধরে প্রমাণকে প্রতিরোধ করেছিল।
কিভাবে প্রমাণ পাওয়া গেল
পিএসআই-এর ব্লগ পোস্ট এবং সাথে থাকা কাগজ অনুসারে, পিএসআই-এর নিজস্ব অবকাঠামোর উপর চালানোর তৃতীয় দিনে গবেষণা সিস্টেমটি একটি সম্পূর্ণ প্রমাণ তৈরি করেছে। মূল উপপাদ্য এবং এর মূল অনুমানের সূত্রটি Lean 4-এ আনুষ্ঠানিক করা হয়েছিল এবং Lean's kernel - সফ্টওয়্যার উপাদান যা যান্ত্রিকভাবে প্রতিটি যৌক্তিক পদক্ষেপকে যাচাই করে - প্রমাণটি গ্রহণ করেছে। PSI তারপরে সিস্টেম সম্পর্কিত উন্মুক্ত সমস্যাগুলি বরাদ্দ করে, যার ফলে চূড়ান্ত সংস্করণ গৃহীত হওয়ার আগে ফলাফলটি দুবার শক্তিশালী হয়েছিল।
রিপোজিটরির নথিভুক্ত অডিট বলে যে আনুষ্ঠানিক বিকাশে কোনও প্রমাণ স্থানধারক নেই এবং কোনও যুক্ত স্বতঃসিদ্ধ নেই। ঘোষণাগুলি Lean's kernel এর মাধ্যমে এবং lean4lean এর মাধ্যমে, Lean's টাইপ চেকারের একটি স্বাধীন বাস্তবায়নের মাধ্যমে এবং উভয় কার্নেল ব্যবহার করে একজন তুলনাকারী চারটি চূড়ান্ত উপপাদ্য গ্রহণ করে। একটি দ্বিতীয় মেশিনে একটি নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষায়, তুলনাকারী একটি সঠিক ছোট সমাধান গ্রহণ করেছেন এবং চারটি ইচ্ছাকৃতভাবে ভুলকে প্রত্যাখ্যান করেছেন।
প্রমাণটি গণিতবিদ শাচার লোভেট এবং জিয়াপেং ঝাং দ্বারা নির্ধারিত একটি কৌশল অনুসরণ করে, ভগ্নাংশের শংসাপত্র এবং স্তর সেটের উপর ভিত্তি করে, তবে একটি অসমতাকে প্রতিস্থাপন করে যা তাদের পরিকল্পনাটি একটি অনুমান হিসাবে রেখেছিল একটি নতুন সমস্ত-জোড়া বৈষম্যের সাথে ইনপুট সেটিংসের একটি নির্ধারক-উত্পাদিত জোড়ার উপর নির্মিত - একটি নির্মাণ PSI কিন্তু আগের ডেভিডের চেয়ে বেশি বলেছে।
মানব তদারকি এবং যাচাইকৃত সীমা
ডেভিড টারচুরিয়ান, পিএসআই-এর কারিগরি কর্মীদের একজন সদস্য, গবেষণা পদ্ধতির বিকাশ ও পরিচালনা করেছেন, সমস্যাটি স্কোপ করেছেন, মডেলটিকে একটি প্রথম খসড়া প্যাকেজ করতে প্ররোচিত করেছেন এবং সেই খসড়াটি পর্যালোচনা করেছেন; রিপোজিটরি তাকে কাগজের সঠিকতার জন্য দায়ী বলে উল্লেখ করে। জিম হ্যালভারসন প্রমাণটি নিরীক্ষণ করেছেন, এবং ফিয়ালা শানাহান আনুষ্ঠানিকতার বিষয়ে মন্তব্য করেছেন। সংগ্রহস্থলটি প্রকাশ করে যে AI মডেলগুলি গাণিতিক বিবৃতি, প্রথম খসড়া এবং লীন আনুষ্ঠানিককরণ তৈরি করেছে।
যাচাইকরণেরও সুস্পষ্ট সীমা রয়েছে, যা PSI-এর কাগজ স্বীকার করে। একজন মানব পাঠককে এখনও নিশ্চিত করতে হবে যে লীনের আনুষ্ঠানিক বিবৃতিটি মুদ্রিত অনুমানের সাথে মেলে এবং মানব-পাঠযোগ্য কাগজটি নিজেই মেশিন-চেক করা হয় না। লিনের কার্নেল, ম্যাথলিব লাইব্রেরির সংজ্ঞা এবং পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত মেশিনগুলি বিশ্বস্ত ভিত্তির অংশ থেকে যায়।
বিশেষজ্ঞের প্রতিক্রিয়া
ঘোষণাটি গাই ব্ল্যাঙ্ক, জর্ডান ডক্টর, কারমেন স্ট্রাসল এবং লি-ইয়াং ট্যানের আগস্ট 2026-এর একটি গবেষণাপত্র অনুসরণ করে, যা সমান্তরাল কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলির জন্য ক্লাসিক্যাল-সিমুলেশন ফলাফলের নিষ্পত্তি করেছিল - একটি আংশিক ফলাফল যা সম্পূর্ণ অনুমান থেকে থেমে গিয়েছিল। পিএসআই-এর মতে, চারজন গবেষকই সম্পূর্ণ প্রমাণ পড়ছেন, মন্তব্য সরবরাহ করেছেন এবং বিশেষজ্ঞদের লক্ষ্য করে একটি সংক্ষিপ্ত এক্সপোজিশন প্রস্তুত করছেন।
PSI দ্বারা প্রকাশিত তাদের মূল্যায়নে, গবেষকরা লিখেছেন: "এটি একটি বিশাল ফলাফল। এটি কোয়ান্টাম স্পিডআপগুলিকে স্বীকার করে এমন সমস্যার প্রকৃতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব সহ একটি দশক-পুরানো অনুমানকে সমাধান করে। প্রমাণটি বুলিয়ান ফাংশন এবং সম্ভাব্য সংমিশ্রণগুলির বিশ্লেষণে কাজের বেশ কয়েকটি লাইনকে আঁকে এবং প্রসারিত করে। সবকিছুই একত্রিত হয়।"
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর অর্থ কি
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং গবেষণার জন্য, উপপাদ্যটি যেখানে কোয়ান্টাম মেশিন সাহায্য করতে পারে এবং যেখানে তারা পারে না এমন সমস্যার মধ্যে সীমানাকে তীক্ষ্ণ করে। এটি অ্যালগরিদম ডিজাইনারদের এমন সমস্যার দিকে নির্দেশ করে যার গাণিতিক বা শারীরিক গঠন জেনেরিক ইনপুটগুলিতে গতির জন্য অনুসন্ধান করার পরিবর্তে প্রকৃত সুবিধা প্রদান করে। ফলাফল, যাইহোক, কোন বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি কার্যকর গতি সরবরাহ করবে তা নির্ধারণ করে না, এবং ক্যোয়ারী মডেল ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত কাজের জন্য হিসাব করে না, তাই এটি মোট কম্পিউটিং সময় বা কোয়ান্টাম মেশিনের বাণিজ্যিক মূল্যের উপর কোন সাধারণ সীমা স্থাপন করে না।
পাণ্ডুলিপি এবং এর Lean 4 আনুষ্ঠানিককরণ GitHub-এ সর্বজনীন, যেখানে সম্প্রদায় এখন আনুষ্ঠানিক বিবৃতি এবং মূল অনুমান-এর মধ্যে মিল যাচাই করার চেষ্টা করতে পারে — অবশিষ্ট ধাপ যা একটি সম্পূর্ণ প্রত্যয়িত প্রমাণ থেকে একটি মেশিন-চেক করা প্রমাণকে আলাদা করে।
অ্যানথ্রপিকের জন্য, পর্বটি এমন ক্ষমতার একটি পূর্বরূপ অফার করে যা কোনো API-তে প্রকাশ করা হয়নি: যে মডেলটি গাণিতিক বিবৃতি তৈরি করেছে তা অ-সর্বজনীন রয়ে গেছে, এবং কোম্পানি কখন বা এটি পাঠানো হবে তা ঘোষণা করেনি।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
