A IA veio pelas matemáticas. Agora, ela persegue o restante da ciência
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O pesquisador do MIT Neil Thompson argumenta que a inteligência artificial está prestes a causar uma ruptura nas ciências teóricas além da matemática, incluindo economia, física de altas energias e cosmologia. Um estudo recente conduzido por Thompson e seus colegas demonstra que os principais modelos de IA melhoraram sua capacidade de resolver problemas teóricos nessas áreas, passando de aproximadamente 2% para 35% entre meados de 2024 e meados de 2026. Os pesquisadores testaram vários modelos da OpenAI contra problemas publicados após o corte de treinamento dos modelos, garantindo que os sistemas geravam soluções de forma independente em vez de recuperar dados memorizados. Esse avanço rápido espelha a agitação atual na matemática, onde a IA resolveu desafios de longa data, como as equações de Navier-Stokes, provocando controvérsia e pedidos de regulamentação entre matemáticos. Embora alguns especialistas alertem que confiar na IA pode minar o processo valioso de resolução de problemas em si, outros sugerem que a geração automatizada de teorias poderia acelerar descobertas científicas práticas. Apesar dessas capacidades, os pesquisadores humanos continuam sendo essenciais para verificar provas geradas por IA, conectar pontos conceituais e garantir a solidez de resultados complexos. Como consequência, grandes laboratórios de IA estão ampliando seu foco para integrar análise teórica com validação experimental do mundo real.
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