Série nevyřešených matematických problémů zesnulého vědce Paula Erdose už sedmdesát let zpochybňuje ty nejskvělejší mozky. Tento měsíc startup Harmonic uvedl, že jeho systém Aristotle ve spolupráci s OpenAI GPT-5.2 Pro vyřešil jeden takový „problém Erdos“.
Tento průlom vyvolal debatu mezi vědci: Jde o skutečnou inovaci v AI, nebo jen o pokročilé rozpoznávání vzorů? Zatímco někteří to vítají jako důkaz, že umělá inteligence nyní může produkovat originální akademický výzkum, jiní zůstávají skeptičtí.
Terrence Tao, vysoce uznávaný matematik na UCLA, to říká na rovinu: „Je to jako student, který si všechno na zkoušku zapamatoval, ale nerozumí tomu konceptu do hloubky.“ Tvrdí, že řešení AI se spoléhá na rozsáhlé existující znalosti, aby simulovalo skutečné porozumění.
Proč je to důležité
Spory se netýkají pouze jedné řešené rovnice. Řeší základní otázku, zda je umělá inteligence schopna generovat skutečně nové nápady. V současnosti většina AI vyniká v identifikaci a rekombinaci existujících informací. Ale pokud to nemůže jít dál, jeho hodnota pro vědu může být omezena na urychlení práce, se kterou lidé stále přicházejí.
Toto rozlišení je zásadní, protože:
- Vědecký pokrok se opírá o zásadně nové koncepty, nejen o rychlejší výpočty.
- Humbuk kolem kreativity AI musí být založen na realitě. Přehánění jeho schopností může vést k neefektivní alokaci zdrojů a nerealistickým očekáváním.
- Povaha samotné inteligence zůstává předmětem diskuse. Pokud AI pouze simuluje porozumění, zpochybňuje to, co inteligence skutečně znamená.
AI jako nástroj, nikoli náhrada
Navzdory skepticismu práce Harmonic ukazuje, že umělá inteligence je již dnes mocným nástrojem. V kombinaci s lidskou odborností může urychlit výzkum a najít řešení rychleji než kdykoli předtím. To naznačuje, že budoucnost vědy nemusí spočívat v AI nahrazení výzkumníků, ale v AI rozšiřující jejich schopnosti.
Ať už AI generuje nové nápady nebo ne, stává se nepostradatelným nástrojem v rukou zkušených vědců.
Otázka skutečné kreativity AI zůstává otevřenou otázkou. Ale jedna věc je jasná: rychlé tempo vývoje nás nutí přehodnotit, co pro stroj znamená „myslet“.
