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Hacker News • 15일 전

OpenAI 나비에-스토크스 증명, Lean 4 형식 증명 동시 공개

IMP
8/10
핵심 요약

OpenAI가 유체역학의 나비에-스토크스 방정식 관련 오랜 난제를 해결한 증명을 발표하며, 기존의 사람이 읽는 증명과 함께 기계 검증이 가능한 Lean 4 형식 증명도 함께 공개했습니다. 과거 학부 교과서 한 페이지를 형식화하는 데 약 40시간이 걸리던 것과 비교하면, OpenAI가 166페이지 논문의 증명을 17시간 만에 검증한 것은 비용을 4자리수(만 배) 수준으로 줄인 혁명적 변화입니다. 형식 검증은 수학뿐 아니라 보안 정책, 스마트 컨트랙트, 미션 크리티컬 알고리즘 검증에도 적용될 수 있습니다.

번역된 본문

어제 OpenAI가 유체역학의 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes equations)에 관한 오랜 미해결 문제를 해결하는 증명을 발표했습니다. 예상대로 이 발표는 큰 화제를 불러일으켰습니다. 하지만 지금까지 아무도 언급하지 않은 OpenAI 작업의 한 측면이 있습니다. 바로 기존의 사람이 읽기 쉬운 증명과 동시에 Lean 4 형식 증명(formal proof)을 게시했다는 점입니다.

최근 상당수의 수학적 추측들이 AI를 사용해 해결되었으며, 이들 역시 특히 Lean 4를 이용한 형식 증명과 함께 발표되었습니다.

아주 최근까지 기계로 검증 가능한 형식 증명을 생성하는 작업은 지독하게 지루하고 힘든 작업이었습니다. 2005년에 Henk Barendregt와 Freek Wiedijk은 다음과 같이 썼습니다:

"형식화에 얼마나 많은 작업이 필요한지 보여주기 위해, 학부 수학 교과서 한 페이지를 형식화하는 데 대략 일주일(8시간 근무일 5일)의 작업 시간이 걸린다고 추정합니다."

그것이 경험칙이었습니다. 페이지당 40시간. 그것도 학부 교과서 기준입니다. 연구 논문은 교과서보다 훨씬 밀도가 높습니다. 게다가 교과서 100쪽은 아마도 주로 1쪽부터 99쪽까지의 내용에 의존할 것입니다. 반면 연구 논문의 한 문장은 그전에 출판된 모든 것을 인용할 수 있습니다.

연구 논문 한 페이지를 형식화하는 데 학부 교과서 페이지보다 20배의 노력이 든다고 합시다. 그렇다면 OpenAI의 166페이지 논문을 형식화하는 데는 132,800 시간의 인력이 필요했을 것입니다. OpenAI는 자신들의 증명을 Lean에서 검증하는 데 17시간이 걸렸습니다.

저는 '혁명적'이라는 단어를 쓰는 것을 망설이지만, 무언가의 비용을 네 자릿수(만 배) 낮추는 것은 혁명적입니다. 저는 단지 짧은 블로그 글을 확인하기 위해 AI로 형식 증명을 생성해 본 적이 있습니다. 만약 제 작업을 검증하는 데 누군가의 일주일치 급여를 지불해야 했다면 감히 그런 시도를 꿈꾸지도 못했을 것입니다.

형식 검증은 수학에만 적용되는 것이 아닙니다. 예를 들어, 일련의 보안 정책이 일관성이 있고 특정 가정 하에서 그 목적을 달성하는지 형식적으로 검증할 수 있습니다. 스마트 컨트랙트가 특정 최대 책임 한도를 부과하는지 형식적으로 검증할 수 있습니다. 미션 크리티컬 알고리즘의 정확성을 검증할 수도 있습니다. 이런 문제들은 수학 연구를 형식화하는 것보다 쉬우며, 투자 수익을 정량화하기도 더 쉽습니다.

관련 글: 자동화와 검증 / 형식적 방법은 구석을 탐구하게 해준다 / 형식적 방법은 언제 그만한 가치가 있는가?

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원문 보기 (영어)
Yesterday OpenAI announced a proof that settled a long-standing question about the Navier-Stokes equations from fluid dynamics. The announcement has created a lot of buzz, as one would expect. But there's an aspect of OpenAI's work that I haven't seen anyone talk about: they posted a Lean 4 formal proof at the same time as their conventional human-readable proof. Quite a few other mathematical conjectures have been settled recently using AI, and these have also been accompanied with formal proofs, using Lean 4 in particular. Until very recently, generating machine-verifiable formal proofs has been excruciatingly tedious . In 2005, Henk Barendregt and Freek Wiedijk wrote To give an indication of how much work is needed for formalisation, we estimate that it takes approximately one work-week (five work-days of eight work-hours) to formalise one page from an undergraduate mathematics textbook. That was the rule of thumb: forty hours per page . And this in the context of undergraduate textbooks. Research publications are much denser than textbooks. Furthermore, page 100 of a textbook probably depends mostly on material on pages 1 through 99. A sentence in a research article could cite anything that has been published before. Say a research article takes 20 times more effort to formalize than page in an undergraduate textbook. Then formalizing the 166-page paper from OpenAI would take 132,800 person-hours. It took OpenAI 17 hours to verify their proof in Lean. I hesitate to use the word "revolutionary," but lowering the cost of anything by four orders of magnitude is revolutionary. I've used AI to generate formal proofs to check my work just for a little blog post. I wouldn't dream of doing that if I had to pay someone a week's salary to check my work. Formal verification doesn't just apply to mathematics. You could, for example, formally verify that a set of security policies are consistent and that, given certain assumptions, they accomplish their purpose. You could formally verify that a smart contract imposes a certain maximum liability. You could verify the correctness of mission-critical algorithms. These problems are easier than formalizing mathematics research, and it is easier to quantify the return on investment. Related posts Automation and validation Formal methods let you explore the corners When are formal methods worth the effort?
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