KI löst jahrzehntealte mathematische Probleme und entfacht eine Debatte über echte Innovation

Seit siebzig Jahren stellt eine Reihe ungelöster mathematischer Probleme des verstorbenen Akademikers Paul Erdos die klügsten Köpfe vor Herausforderungen. Diesen Monat gab das KI-Startup Harmonic bekannt, dass sein System Aristotle in Zusammenarbeit mit GPT-5.2 Pro von OpenAI ein solches „Erdos-Problem“ gelöst hat.

Der Durchbruch hat unter Wissenschaftlern eine Diskussion entfacht: Handelt es sich um eine echte KI-Innovation oder handelt es sich nur um eine fortschrittliche Mustererkennung? Während einige darin den Beweis dafür sehen, dass künstliche Intelligenz nun originelle akademische Forschung betreiben kann, bleiben andere skeptisch.

Terence Tao, ein hochangesehener Mathematiker an der UCLA, brachte es auf den Punkt: „Es fühlt sich an wie ein Student, der sich alles für den Test gemerkt hat, aber kein tiefes Verständnis für das Konzept hat.“ Die Lösung der KI, argumentiert er, beruht auf umfangreichem vorhandenen Wissen, um wahre Erkenntnisse zu simulieren*.

Warum das wichtig ist

In der Debatte geht es nicht nur um eine gelöste Gleichung. Es geht um die Kernfrage, ob KI wirklich neue Ideen hervorbringen kann. Derzeit zeichnen sich die meisten KI durch die Identifizierung und Neumischung vorhandener Informationen aus. Aber wenn es nicht darüber hinausgehen kann, beschränkt sich sein Wert für die Wissenschaft möglicherweise auf die Beschleunigung der Arbeit, die Menschen noch begreifen.

Diese Unterscheidung ist aus folgenden Gründen von entscheidender Bedeutung:

• Wissenschaftlicher Fortschritt beruht auf grundlegend neuen Konzepten, nicht nur auf schnelleren Berechnungen.
• Der Hype um das kreative Potenzial von KI muss in der Realität begründet sein. Eine Überbewertung seiner Fähigkeiten birgt die Gefahr einer Fehlallokation von Ressourcen und unrealistischer Erwartungen.
• Die Natur der Intelligenz selbst steht zur Debatte. Wenn KI nur das Verstehen nachahmt, wirft dies die Frage auf, was Intelligenz eigentlich bedeutet.

KI als Werkzeug, nicht als Ersatz

Trotz der Skepsis zeigt die Arbeit von Harmonic, dass KI bereits ein leistungsstarkes Werkzeug ist. In Kombination mit menschlichem Fachwissen kann es die Forschung beschleunigen und Lösungen schneller als je zuvor aufdecken. Dies deutet darauf hin, dass die Zukunft der Wissenschaft möglicherweise nicht darin besteht, dass KI Forscher ersetzt, sondern vielmehr darin, dass KI ihre Fähigkeiten erweitert.

Unabhängig davon, ob KI neue Ideen hervorbringt oder nicht, wird sie in den Händen qualifizierter Wissenschaftler zu einem unverzichtbaren Werkzeug.

Die Frage nach echter KI-Kreativität bleibt offen. Eines ist jedoch klar: Die rasante Entwicklung zwingt uns dazu, noch einmal zu hinterfragen, was es für eine Maschine bedeutet, zu „denken“.