人工智能曾席卷数学界,如今正追逐科学的其他领域
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麻省理工学院研究员尼尔·汤普森认为,人工智能即将对数学以外的理论科学领域造成颠覆性影响,包括经济学、高能物理和宇宙学。汤普森及其同事的一项最新研究表明,顶尖AI模型在2024年中至2026年中期间,解决这些领域理论问题的能力从约2%提升至35%。研究人员使用各种OpenAI模型测试了在该模型训练截止日期之后发布的问题,以确保系统独立生成解决方案,而非回忆记忆中的数据。这一快速进展与当前数学领域的动荡局面相似:AI已解决了诸如纳维-斯托克斯方程等长期存在的难题,引发了数学家们的争议并呼吁加强监管。尽管一些专家警告称,依赖AI可能会削弱问题解决过程本身的价值,但另一些人则认为,自动化的理论生成可能加速实际科学发现的进程。尽管具备这些能力,人类研究人员在验证AI生成的证明、连接概念要点以及确保复杂结果的严谨性方面仍然不可或缺。因此,各大AI实验室正扩大其关注范围,致力于将理论分析与现实世界的实验验证相结合。
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