Es gibt viele Meinungen zu den realen Auswirkungen von P = NP. Wie aus anderen guten Antworten hervorgeht, gibt es hauptsächlich zwei Denkschulen. Einer ist, dass ein P-Zeit-Algorithmus aufgrund von "unerwarteten Anomalien", die mit der Abstraktion verbunden sind, möglicherweise sehr schwierig oder nicht realisierbar ist. z.B:
- Das Programm ist möglicherweise zu "groß", um tatsächlich Code zu schreiben
- Es könnte sich um eine sehr große Konstante handeln, sodass sie für alle Instanzen, die sich in Reichweite der "terrestrischen Berechnung" befinden, noch lange andauert, dh die Effizienz greift nur bei sehr großen Instanzen. Es ist bekannt, dass einige Algorithmen tatsächlich in diesen Fall passen, wie kürzlich von Knuth ausgeführt (Frage 15).
Im Allgemeinen bin ich auf der Suche nach mehr Fokus auf Algorithmen, die in Bezug auf Probleme, deren Größe n machbar ist, schnell funktionieren. Der größte Teil der heutigen Literatur befasst sich mit asymptotisch großen Algorithmen, die jedoch nur dann hilfreich sind, wenn n die Größe des Universums überschreitet.
Eine berühmte Fallstudie stammt von Impagliazzo, wie in einer anderen Antwort von J. zitiert. Sein Aufsatz wurde jedoch in der Zwischenzeit etwas extrapoliert. Hier ist eine großartige neue Referenz von einem Experten, der sich in einer Art Science-Fiction-Zukunftsszenario mit dieser Frage befasst, ch2 / p11. zusammenfassend
Das goldene Ticket: P, NP und die Suche nach dem Unmöglichen von Lance Fortnow
"Wenn sich herausstellt, dass P = NP und wir effiziente Algorithmen für alle NP - Probleme haben, wird sich die Welt auf eine Weise verändern, die das Internet wie eine Fußnote in der Geschichte erscheinen lässt. Es wäre nicht nur unmöglich, alle diese Änderungen zu beschreiben, sondern auch die Die größten Auswirkungen der neuen Technologien wären unmöglich vorherzusagen. "
Algorithmus schnell auf Supercomputer implementiert. Boeing beauftragt umgehend mit der Entwicklung eines besseren Tragflächendesigns für ein neues Flugzeug, mit dem es nonstop von London nach Sydney fliegen kann.
Suchalgorithmus, der verwendet wird, um einen neuen Algorithmus zu finden, der noch schneller ist und die ursprüngliche P = NP-Lösung optimiert. Endet mit dem Ergebnis von 42 Millionen Zeilen unverständlichem Code. Nannte den "Urbana-Algorithmus"
Algorithmus, der verwendet wird, um maßgeschneiderte Krebsbehandlungen / Nahkuren zu finden, die auf Einzelpersonen zugeschnitten sind. heilt Krebs, AIDS, Diabetes, aber die Erkältung bleibt ein Rätsel
Mit dem Super-Scheduling-Algorithmus können Prognostiker "unglaubliche Fortschritte bei der Wettervorhersage erzielen und Temperatur, Wind, Wolkendecke und Niederschlag fast ein Jahr im Voraus genau vorhersagen. Ähnliche Algorithmen retten jetzt Leben, indem sie Stürme, Tornados und Hurrikane genau vorhersagen, damit die Menschen dies können nach Bedarf vorbereiten oder evakuieren. "
Hochgenaue Gesichtserkennung
Der Computer kann 3D-Modelle einer Szene in Echtzeit aus verschiedenen Kamerawinkeln rekonstruieren
Computeralgorithmen steuern den Kamerabetrieb für Sportereignisse (anstatt von Menschen gesteuert)
Automatisierte Kommentare und Wiederholungen werden vom Algorithmus generiert, einschließlich ausgewählter Blickwinkel und Statistiken, und in Echtzeit in jeder Sprache erstellt
Fantasy-Baseball / Sport nehmen mit hochpräzisen Simulationen eine neue Dimension an
Der Geschmack der Speisen wird durch den Algorithmus verbessert
Der Algorithmus könnte verwendet werden, um "so ziemlich alles zu lernen, einschließlich was gute Kunst, populäre Musik und Wörter ausmacht, die die Seele bewegen. Denken Sie daran, dass P = NP bedeutet, was wir testen können, was wir finden können. Wenn Sie also einen Algorithmus haben." Um Größe zu erkennen, können Sie den Algorithmus erneut verwenden, um diese Größe schnell zu finden. "
Der Politiker verwendet einen Computeralgorithmus, um großartige Reden zu erkennen und eine zu generieren, die den Mustern entspricht. Die Sprache im Internet wird viral.
Menschen erzeugen komplette Kunstwerke aus unvollständigen / unvollendeten Kunstwerken, zB Symphonien. Sie verwenden Algorithmen, um neue Beatles / Elvis-Datensätze zu generieren. Neue Kunst, Romane, Theaterstücke und Gedichte, zB romantische Komödie mit Humphrey Bogart / Julia Roberts.
Amazon kann auf Anfrage maßgeschneiderte Romane für Einzelpersonen erstellen. NBC erstellt Live-Action-Adventure-Fernsehserien, die vollständig vom Computer erstellt wurden
Simulierte virtuelle Realität in Videospielen, die beliebige Aktionen der Spieler anstelle eines festgelegten Satzes möglicher Handlungsstränge zulässt.
Strafverfolgungsbehörden verwenden Algorithmen als "unglaubliches Instrument zur Aufklärung von Verbrechen, das anscheinend das Unmögliche tut, um Verdächtige aufzuspüren". Computeralgorithmus kann wahrscheinliche Gesichter (für zusammengesetzte Skizzen) nur mit DNA rekonstruieren. Die Polizei ermittelt einen Mordverdächtigen anhand einer umfangreichen Suche in der Datenbank mit Führerscheinfotos, die an der generierten Skizze (aus DNA) ausgerichtet ist.
Leider wird nicht viel, was Fortnow oben skizziert, von aktueller wissenschaftlicher Literatur gestützt, außer vielleicht einer einfallsreichen Extrapolation von Impagliazzos-Welten. es würde viel mehr erfordern, um diesen Punkt für Punkt zu analysieren, aber zusammenfassend scheint alles unterhaltsames, aber fantastisches / Wunschdenken zu sein (oder vielleicht ist das sein verschleierter Punkt). Tatsächlich gibt es wissenschaftliche Prinzipien, die mit vielen der Punkte in Konflikt stehen. Und beachten Sie, dass Fortnow ein Sportfan ist und in diesem Bereich eine erweiterte Metapher entwickelt. Könnte dies eher ein Hinweis darauf sein, dass Menschen in Rillen denken ?
Zum Beispiel ist bekannt, dass der "Schmetterlingseffekt" darauf hindeutet, dass eine genaue Wettervorhersage über einen (etwa) Mehrtageshorizont hinaus aufgrund der "empfindlichen Abhängigkeit von den Anfangsbedingungen" unmöglich ist (und Fortnow hat später in seinem Blog zugestanden, genau dies wiederholt zu kritisieren Punkt). Es gibt auch viele Beweise dafür, dass Computer bei hochmenschlich-subjektiven Aufgaben, wie dem Erzeugen oder Identifizieren einflussreicher Kunst, versagen (eine Aufgabe, die selbst erfahrene Menschen nicht konsequent lösen können).
Tatsächlich geht die ganze Frage von einer kontrafaktischen oder falschen Voraussetzung aus . Beachten Sie, dass eine große Mehrheit der befragten Experten denkt / glaubt, trotz des Mangels an bislang unbestreitbaren Beweisen, P ≠ NP. und es ist natürlich, es mit anderen bekannten Gesetzen / Beschränkungen / Beschränkungen wie der Thermodynamik (z. B. Unmöglichkeit der ständigen Bewegung / freien Energie ) und Statistiken zu vergleichen, z. B. dem Satz "kein freies Mittagessen" .
Das Fazit ist also, dass vielleicht sogar erfahrene Wissenschaftler das Ergebnis von P = NP nicht genau vorhersagen können. Die vielleicht beste Antwort für den Moment ist zuzugeben, dass die Menschen derzeit keine gute Antwort haben.