Isang problemang pang-matematika na hindi malulutas.

Maaaring narinig mo ang pariralang "kung ano ang walang solusyon ay nalutas". Ang konsepto ay maaaring mailalapat sa maraming mga bagay sa buhay, ngunit hindi ito ang uri ng parirala na nasa isip kapag iniisip natin ang eksaktong mga agham tulad ng matematika, di ba? Ito ay lumiliko na ang mga theorist ng Canada ay tumigil na kahit na ang pinakabagong modernong artipisyal na katalinuhan ay maaaring malutas.

Sa katunayan, sina Kurt Gödel at Paul Cohen ay napatunayan noong 1931 na hindi lahat ng mga problemang pang-matematika ay malulutas. Hindi dahil mahirap silang mahirap, ngunit dahil wala talaga silang sagot.

Ang prinsipyo ay nalalapat sa artipisyal na katalinuhan, kabilang ang mga nauugnay sa pag-aaral ng makina (tulad ng kapag nakilala ng Facebook o Google ang mga tao sa iyong mga larawan). Ito ay dahil ang AI ay batay sa matematika, kaya maaari itong pag-aralan sa teoretikal - ngunit nananatili rin ito sa mga patakaran nito.

Ang pananaliksik na nabanggit ay nagpakita na ang isang problema na tinawag na "pagtantya ng maximum" ay may mga pagkakatulad sa "pagpapatuloy na hypothesis", na hindi pa rin nalulutas. Ang isyu ay nagsasangkot ng isang pagtatantya na nauugnay sa bilang ng mga potensyal na mga bisita sa mga website at pag-maximize ang paghahatid ng ad sa kanila.

Bagaman ang ideya ng "hindi lutasin" ay tila medyo matinding, binabalaan ng mga mananaliksik na ang sagot sa "pagpapatuloy na hipotesa" ay hindi nauugnay sa maraming mga problema sa matematika. Samakatuwid, ang buong sitwasyon ay hindi dapat lumikha ng mga pangunahing problema para sa pag-aaral ng makina upang magpatuloy na umunlad sa maraming mga taon.