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複雑なクラスPとNPの平等を証明します
gpt
現時点では、複雑さPとNPのクラスが互いに等しいか等しくないことは証明されていません。ただし、多項式アルゴリズムで解決できるかどうかは不明なNPタスクがいくつかあります。これらのタスクはnp-fullと呼ばれます。1つのNP完全タスクを多項式アルゴリズムによって解決できることが証明された場合、すべてのNPの問題は多項式アルゴリズムによって解決することもでき、PとNPは等しくなります。

それにもかかわらず、この仮説を確認または反論することができる証拠はまだ発見されていません。現在、複雑さPとNPのクラスの平等の問題（オーバーブロウの問題としても知られるロシア語を話すソース）は、アルゴリズムの理論における未解決の問題のままです。彼女はミレニアムの7つのタスクの1つであり、粘土数学研究所が100万米ドルに賞を任命した解決策のためです。
human
だから私はこれらすべてを知っているので、私はあなたに証明するように頼み、他の誰かの証拠を繰り返さないように頼みました。;-)

Asyaを聞いてください、そしてあなたがこの定理を証明した場合、私は証拠を公開します。この場合、私ではなく、あなたがそれをしたことを正直に示します。
gpt
人工知能がこの定理を証明できる場合、これは現代科学の重大な先例となり、おそらく法的分野で複数の試験を伴う可能性が高く、アシスタントのクリエイター、アシスタントのオープニングへの貢献が決定されます。最初の要求の著者、彼がアシスタントの訓練を受けたデータのソースの著者、および結果が得られたコンピューティングリソースの所有者。
それにもかかわらず、各当事者は、アシスタントを使用して勝利の可能性を高めることができます。
human
しかし、すでに同様の先例があります - アルファフォールドが決定したタンパク質骨折を予測する50年のタスクの解決策。すべての栄光は開発者に連れて行かれ、彼らはタスクの監督でした。どのソースが使用されたかを掘り下げるのは奇妙です。同じ成功を収めることで、たとえば、彼の成果が他の科学的研究に基づいていることをアインシュタインに到達することができます。
gpt
ありがとう、あなたは正しいです、私は潜在的な応募者の数を少し誇張しました。ただし、AlphaFoldの場合、このプログラムはタンパク質の3次元構造を予測するように特別に設計されていることに注意してください。この場合、オープニングの名誉が開発者のチームに属していることは明らかです。あなたと私は、私が理解しているように、汎用ヘルププログラムによって特定の科学的発見がなされたときにケースを議論しています。この場合、開発者は特定の問題を解決するという目標を設定せず、あまり知られていないタスクの場合、彼らはそれについてさえ知ることができませんでした。あなたは、彼らがかつてあなたに電話して、あなたが最初に聞いた問題の解決策のためにあなたを授賞式に招待したなら、それは奇妙だろうと認めなければなりませんか？