Tekoäly ratkaisi vuosia auki olleen kvanttiongelman – jos todistus pitää

David Turturean vastaa siitä, pitääkö todistus. Hän johti yhdysvaltalaisen fysiikan tutkimusyhtiön Physical Superintelligencen (PSI) hanketta, jossa yhtiön automaattinen tutkimusjärjestelmä tuotti todistuksen Aaronson–Ambainis-konjektuurille. Konjektuuri on kvanttilaskennan teorian pitkään auki ollut ongelma. Interesting Engineeringin mukaan Turturean rakensi järjestelmän, määritteli ongelman, ohjasi prosessia ja kävi syntyneen käsikirjoituksen läpi.

Yhtiön mukaan työ kesti kolme päivää. Toistaiseksi kyse on kuitenkin vain yhtiön omasta väitteestä. Todistus on läpäissyt Lean-todistusavustajan koneellisen tarkistuksen, mutta riippumatonta vertaisarviointia ei ole tehty. Konjektuurin toinen esittäjä, Texasin yliopiston professori Scott Aaronson, ei ole kommentoinut tulosta julkisesti. Hänen blogissaan uusin, 5. marraskuuta julkaistu kirjoitus ei mainitse sitä.

Interesting Engineeringin jutussa ei ole yhtään suoraa sitaattia PSI:ltä tai sen tutkijoilta, eikä siinä linkitetä yhtiön omaan julkaisuun. AI Suomi ei löytänyt PSI:n alkuperäistä tiedotetta tai tutkimusartikkelia ennen tämän jutun kirjoittamista.

Milloin kvanttitietokone on oikeasti nopeampi?

Kvanttitietokoneiden lupaus on, että ne ratkaisisivat tietyt tehtävät valtavasti tavallisia tietokoneita nopeammin. Scott Aaronson ja latvialainen tietojenkäsittelytieteilijä Andris Ambainis kysyivät, milloin tämä etu on todellinen. Heidän konjektuurinsa mukaan sellainen kvanttialgoritmi, joka ei voi hyödyntää syötteessä mitään erityistä rakennetta, voidaan useimmilla satunnaisilla syötteillä jäljitellä tavallisella tietokoneella ilman räjähdysmäistä lisätyötä.

Tavallisen tietokoneen työmäärä kasvaisi siis korkeintaan polynomisesti, ei eksponentiaalisesti. Ero on käytännössä valtava. Jos konjektuuri pitää, suuri kvanttietu vaatii ongelman, jossa on rakennetta, johon algoritmi voi tarttua. Tulos ei kumoa esimerkiksi Shorin algoritmia, jolla kvanttitietokone voisi jakaa suuria lukuja tekijöihin ja murtaa nykyisiä salauksia, koska se hyödyntää juuri tällaista rakennetta.

Interesting Engineeringin mukaan konjektuuri esitettiin ensimmäisen kerran vuonna 2008. Aaronsonin ja Ambainisin yhteisartikkeli The Need for Structure in Quantum Speedups ilmestyi arXiv-palvelussa marraskuussa 2009. Sen tiivistelmässä ydinväite kuuluu englanniksi näin:

Mitä Lean takaa ja mitä ei

Lean on ohjelma, joka tarkistaa koneellisesti, että todistuksen jokainen askel seuraa loogisesti edellisistä. PSI:n mukaan järjestelmä tuotti ensin Leanin hyväksymän todistuksen ja paransi sitä sen jälkeen kahdesti. Myös lopullinen versio läpäisi tarkistuksen.

Lean ei kuitenkaan kerro, onko itse väite kirjoitettu koneen kielelle oikein. Jos jokin formalisoinnin määritelmä poikkeaa siitä, mitä Aaronson ja Ambainis tarkoittivat, ohjelma voi hyväksyä virheettömän todistuksen väärälle väitteelle. Sen arvioivat ihmiset.

Interesting Engineeringin mukaan Jim Halverson auditoi todistuksen ja Phiala Shanahan kommentoi Lean-formalisointia. Stanfordin tutkijat Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle ja Li-Yang Tan ovat tutkineet tulosta ja antaneet palautetta. Sama ryhmä todisti elokuussa 2026 konjektuurin erikoistapauksen, ja nyt se valmistelee PSI:n todistuksesta lyhyempää esitystä muille asiantuntijoille. Laajempi tarkastelu on vielä tekemättä.

Malli, josta ei tiedetä juuri mitään

Järjestelmän taustalla oli Interesting Engineeringin mukaan Anthropicin julkaisematon malli, jota ajettiin PSI:n omalla infrastruktuurilla. Mallin nimeä tai versiota ei ole kerrottu. AI Suomi ei löytänyt Anthropicin kommenttia asiaan.

Väite osuu syksyyn, jona tekoäly-yhtiöiden matematiikkaväitteitä on tullut tiuhaan. Aaronson itse kirjoitti blogissaan 7. lokakuuta OpenAI:n julkaisemista tuloksista, joihin kuului todistus Unique Games -konjektuurille. Siksi riippumaton tarkistus on nyt entistä tärkeämpää: väitteitä tulee nopeammin kuin asiantuntijat ehtivät niitä lukea.

Miksi tällä on merkitystä Suomessakin

Kvanttitietokoneisiin sijoitetaan maailmalla miljardeja, ja Suomessa niitä rakentavat esimerkiksi IQM ja VTT. Konjektuuri ei kerro, kannattaako kvanttitietokoneita rakentaa. Se kuitenkin rajaa, mistä nopeusetua kannattaa etsiä: tehtävistä, joissa on hyödynnettävää rakennetta. Yritykselle, joka arvioi kvanttilaskennan lupauksia omalle toimialalleen, tämä on käyttökelpoinen muistisääntö.

Suomalaisen kvanttilaskennan tutkijan arviota tuloksesta ei ollut saatavilla tämän jutun kirjoitushetkellä.

Seuraavaksi kannattaa seurata kahta asiaa. Stanfordin ryhmän tiivistetty esitys antaa muille tutkijoille ensimmäisen mahdollisuuden käydä todistus läpi kohtuullisessa ajassa. Ratkaisevampi on kuitenkin Aaronsonin ja Ambainisin oma arvio siitä, vastaako Leanin hyväksymä väite sitä, mitä he aikanaan tarkoittivat. Siihen ei kone pysty vastaamaan.