L'IA est venue pour les mathématiques. Maintenant, elle vise le reste des sciences
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Le chercheur du MIT Neil Thompson soutient que l'intelligence artificielle est sur le point de bouleverser les sciences théoriques au-delà des mathématiques, notamment en économie, en physique des hautes énergies et en cosmologie. Une récente étude menée par Thompson et ses collègues démontre que les meilleurs modèles d'IA ont amélioré leur capacité à résoudre des problèmes théoriques dans ces domaines, passant d'environ 2 % à 35 % entre mi-2024 et mi-2026. Les chercheurs ont testé divers modèles d'OpenAI contre des problèmes publiés après les dates de coupure d'entraînement des modèles, garantissant ainsi que les systèmes génèrent des solutions de manière indépendante plutôt que de mémoriser des données. Cette progression rapide fait écho aux bouleversements actuels en mathématiques, où l'IA a résolu des défis de longue date tels que les équations de Navier-Stokes, provoquant une controverse et des appels à la réglementation parmi les mathématiciens. Alors que certains experts mettent en garde contre le risque que la dépendance à l'IA affaiblisse le processus précieux de résolution de problèmes, d'autres suggèrent que la génération automatisée de théories pourrait accélérer les découvertes scientifiques pratiques. Malgré ces capacités, les chercheurs humains restent essentiels pour vérifier les preuves générées par l'IA, relier les concepts et assurer la solidité des résultats complexes. Par conséquent, les principaux laboratoires d'IA élargissent leur focus vers l'intégration de l'analyse théorique avec la validation expérimentale en monde réel.
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