競合する2つのAIモデルに、25年前からの同じ工学の難問を出した。どちらも証明を返してきた — しかも別々の証明だった
マイクロソフト・リサーチの主任研究員ディミトリス・パパイリオプロス氏が、無線工学の未解決問題を GPT-5.6 と Anthropic の Fable 5 に別々に投げた。問題は2000年代初頭にさかのぼり、MIMO検出に関するものだ。送信側が両端に N 本のアンテナを持つ通信路で N ビットを送り、通信路はそれらを混ぜ合わせ雑音を加える。受信側はすべてのビットを正確に復元しなければならない。これを最適に行うのは NP 困難である。信号対雑音比がおよそ 2 log N に達すれば正確な復元が統計的に可能になることは2000年代から知られていたが、その閾値に届く手段は総当たり探索しかなかった。2001年に高速な代替として提案された球復号は、2005年にこの隔たりを埋めないことが示されている。両モデルとも、高速なアルゴリズムが同じ閾値に到達するという完全な証明を返し、しかも証明に使ったアルゴリズムは別々だった。GPT-5.6 は近似メッセージ伝播（AMP）を、Fable 5 は符号付き LMMSE と貪欲なビット反転の組み合わせを用いた。後者は技術者が実務で既に使いながら、有効性が証明されたことのない手法である。パパイリオプロス氏によれば最初の証明はおよそ30分で出て、その後5〜7日かけてモデルとともに議論と記述を簡素化し、自身で最初から最後まで確認したという。論文はまだなく査読も経ていないため、決着した結論ではなく、研究者が検証した主張として読むべきものだ。
なぜ重要か興味深いのはモデルが証明を出したこと自体ではない。それは今年すでに何度か起きている。競合する研究所が作った2つのモデルが、同じ問いを独立に受け取り、別々の道筋で正しい答えにたどり着いたことが重要だ。一方は理論的に流行のアルゴリズムを選び、もう一方は産業界が既に動かしながら数学が認めてこなかった泥臭い手法を選んだ。これは一度の幸運な出力というより、分野が実際に行き詰まりを抜ける過程に近く、「答えを暗記していただけ」という説明を支えにくくする。実用面も本物だ。混雑した場所でも携帯電話が使える速度を出せるのは MIMO のおかげであり、Fable 5 が正しさを示したアルゴリズムは既に実機で動いている。いまやそれは「うまくいくようだ」という観察ではなく、保証を持つ。留意点はこの種の結果すべてに共通する。ここでの検証は学術誌ではなく、注意深く読んだ専門家一人によるものだ。文章が公開され他の人々が目を通すまで、これは強い主張であって決着ではない。
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