ИИ пришел за математикой. Теперь он охотится за остальной наукой
wired ·
Исследователь Митчелла Нил Томпсон утверждает, что искусственный интеллект готов оказать дестабилизирующее воздействие на теоретические науки за пределами математики, включая экономику, физику высоких энергий и космологию. Недавнее исследование Томпсона и его коллег показывает, что лучшие модели ИИ улучшили свои способности решать теоретические задачи в этих областях с примерно 2% до 35% в период с середины 2024 по середину 2026 года. Исследователи тестировали различные модели OpenAI на задачах, опубликованных после окончания обучения моделей, чтобы убедиться, что системы генерируют решения самостоятельно, а не воспроизводят запомненные данные. Эти стремительные достижения зеркально отражают текущие потрясения в математике, где ИИ решил давние проблемы, такие как уравнения Навье-Стокса, что вызвало споры и призывы к регулированию среди математиков. Хотя некоторые эксперты предупреждают, что опора на ИИ может подорвать ценный процесс решения проблем, другие предполагают, что автоматизированная генерация теорий может ускорить практические научные открытия. Несмотря на эти возможности, человеческие исследователи остаются незаменимыми для проверки доказательств, сгенерированных ИИ, соединения концептуальных связей и обеспечения достоверности сложных результатов. В результате крупные лаборатории ИИ расширяют свою деятельность, интегрируя теоретический анализ с реальной экспериментальной проверкой.
wired