OpenAI 称其 AI 推翻指数时间假说，结果待专家审查

某些问题真的像人们以为的那样需要那么长时间才能解决吗？OpenAI声称其AI推翻了指数时间假说，这是理论计算机科学的一个重要基准。包括该假说两位提出者在内的专家将审查这一结果。

一台计算机可以执行数十亿次运算，却无法在合理时间内解决某些问题。困难并不总是来自机器的算力：当需要考察的可能性数量增长得非常快时，即使是一台性能更强的计算机最终也会不堪重负。

但这种困难在多大程度上是不可避免的？在2026年10月26日发布的一项公告中，OpenAI声称推翻了关于这一问题的一个重要假说：指数时间假说，即ETH。

在X上，OpenAI的人工智能研究员Sébastien Bubeck已经称之为他关注理论计算机科学二十年来“也许最大的惊喜”。这一结果可能意义重大，但仍需经过深入的独立审查。

此外，这一公告也是OpenAI所宣称的一系列数学突破的一部分。9月8日，该公司已声称解决了纳维-斯托克斯问题的一部分，这是七个“千禧年大奖难题”之一，随后又宣布在另一项重大挑战上取得进展，但当时未说明是哪一项。

OpenAI于2026年10月26日宣布了多项科学发现。// 来源：Greg Brocklman在X上

指数时间假说究竟说了什么？

想象一些必须遵守多条规则的开关：“这三个开关中至少有一个必须打开”“这个必须关闭，或者那个打开，或者第三个关闭”……问题很简单：是否存在一种同时满足所有规则的配置？当每条规则都采取由“或”连接的三个条件的形式时，我们称之为一个名为3-SAT的逻辑问题，指数时间假说正是针对这一问题。

有n个开关时，存在2ⁿ种可能的配置。因此，逐一尝试很快就会变得没完没了。但计算机科学家并不一定要这样做：一些算法可以排除某些可能性，而无需逐一测试。

指数时间假说断言，这些捷径存在一个根本性的极限。即使采用可能的最佳方法，解决最困难情形所需的时间相对于变量数量仍将是指数级的。换句话说，困难并不只是因为我们尚未找到一个足够聪明的算法：它将是无法避免的。

OpenAI声称推翻的正是这一极限。如果其结果得到确认，这将意味着有一种方法可以在所谓的“亚指数”时间内解决这些问题，包括在最困难的情形下。这不会使所有计算都变得快速或容易，但会改变人们认为算法所能做到的事情。

OpenAI保证指数时间假说是错误的 // 来源：OpenAI

问题不止于这一逻辑练习。在计算机科学中，研究人员在不同问题之间建立联系，以比较它们的难度。指数时间假说因此成为许多研究的出发点：如果它为真，那么某些速度提升就是不可能的，即使采用更好的算法也是如此。

推翻它将迫使人们重新审视这些极限。这不会自动使依赖它的研究失效，因为这些研究的结论取决于这一假说。但人们将不能再援引ETH来证明某项计算需要那么多时间。

ETH还与P对NP问题相关，这是七个千禧年大奖难题之一。简而言之，这个问题问的是：是否所有能够快速验证其解的问题也能被快速解决。不过，OpenAI并未声称解决了P对NP问题：一个“亚指数”算法仍可能非常慢。因此，超越ETH所假设的极限并不足以裁定这另一个问题。

一个仍需专家审查的证明

据OpenAI称，其AI于2026年10月16日产出了这一反驳，次日又在Lean中完成了形式化。该软件用于验证以形式语言表达的数学推理的各个步骤。手稿和形式化证明现已在GitHub上公开。

这一验证是重要的一步，但仍需确保所验证的陈述与人们声称解决的问题完全对应。一个证明可以在逻辑上正确，却并未证明预期的结果，尤其是当定义或初始假设不正确时。

手稿和形式化证明现已在GitHub上公开。// 来源：Numerama截图

审查将由一个小组进行，该小组由加州大学圣迭戈分校的Russell Impagliazzo和Ramamohan Paturi以及麻省理工学院的Ryan Williams领导。前两位是提出该假说的研究者之一：因此，他们将研究一项可能推翻该假说的证明。

即使该证明得到确认，仍需确定如何加以利用。一个算法可能在理论上代表重大突破，却需要过多时间或资源，以致在实践中无法使用。OpenAI也承认，要将这一结果转化为具体改进，仍需进一步研究。

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