No soy un teórico de la computación, pero creo que tengo algunas credenciales que me permiten dar una respuesta decente, así que voy a intentarlo. Creo que probablemente hay dos razones por las que nadie quiere hacer una investigación P vs. NP.
Hay docenas, si no cientos, de personas, documentos y propuestas que plantean una solución (= o! =) A este problema. Todos estaban equivocados. Finalmente, los investigadores dejan de estar interesados en leer estas soluciones, ya que tienen cientos de páginas y generalmente requieren un equipo de matemáticos y teóricos computacionales más inteligentes para revisar. En última instancia, hay una pieza que es un poco borrosa, o la lógica no tiene sentido, y el papel se desecha. Estaba en mi curso de postgrado de teoría de la computación cuando sucedió esta situación exacta, y todos estaban muy ansiosos y emocionados. Eventualmente, uno de los capítulos intermedios usó demasiadas palabras y el manuscrito fue rechazado, varios meses después de su publicación, por un panel de más de 10 revisores.
Entonces está la cuestión de la viabilidad. Suponga por un minuto que va a una junta de financiación, y dice: “Quiero resolver P vs. NP”. “Genial, ¿qué tan exitoso cree que será en este esfuerzo?”, Pregunta la junta de financiación. Tragas fuerte. “¿Qué indicadores de progreso incrementales puede mostrar que harán un seguimiento de si tendrá éxito en esta propuesta o no?”. manuscrito que prueba tal hecho, o tienes mucha suerte y descubres algo relacionado tangencialmente en matemáticas, no tienes nada.
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Entonces, desde el punto de vista de la viabilidad, este no es un proyecto muy bueno. Tiene pocas posibilidades de éxito, hay algunos hitos entre el inicio del proyecto y el producto terminado que son significativos y tienen significado (un capítulo aislado no vale mucho). Podemos plantear la importancia del hallazgo, y tal vez eso contrarrestará la posibilidad de que realmente tenga éxito en este esfuerzo, pero en general no es un buen uso de los fondos de dólares.
Esa es la primera razón. Desde la perspectiva del investigador, es difícil justificar el gasto. ¿Qué pasa desde la perspectiva de la junta de financiación? Solo puedo comentar mis experiencias con el NSF, pero generalmente lo que se financia es parte de un programa más amplio en la organización. Hace algunos años, la NSF estaba muy interesada en la sostenibilidad, aunque no limitaba los factores ambientales. En otras ocasiones, ciertos programas estaban interesados en la gran informática, los grandes datos y cómo podrían usarse y aplicarse a las ciencias naturales. Los presidentes de programa generalmente determinan la dirección de sus diferentes programas, y sus oficiales de programa ayudan a decidir qué propuestas cumplen con esos criterios y qué subvenciones se financian.
No lo he verificado en varios años, pero el NSF no tiene un programa específico de informática. Y ese es a menudo el papel de la informática y la ingeniería de software en la investigación académica: un facilitador de la investigación en otros dominios. Entonces, ¿cómo la financiación de un proyecto para resolver P vs. NP tiene un beneficio directo para cualquier problema social que la NSF esté tratando de abordar mediante el avance del estado de la investigación? ¿De qué manera la financiación de ese proyecto produce ganancias incrementales que afectan la biología, la química, la física u otras ciencias que realmente abordan los problemas a los que se dirige la organización de financiación?
P vs. NP es un problema divertido en el que pensar. Es divertido jugar los escenarios del día de la fatalidad donde P = NP y resulta que ni siquiera hemos concebido un problema demasiado difícil de resolver. Es divertido, si deprimente, si P! = NP y hay algunas cosas en este universo que de hecho pueden ser demasiado complejas para los humanos. ¿Intenta resolver el problema? Tal vez sea divertido para algunas personas, pero muchas personas han renunciado a que hay mejores problemas más interesantes que resolver.
