Przez siedemdziesiąt lat seria nierozwiązanych problemów matematycznych postawionych przez zmarłego naukowca Paula Erdosa stanowiła wyzwanie dla najbardziej błyskotliwych umysłów. W tym miesiącu startup Harmonic powiedział, że jego system Aristotle we współpracy z GPT-5.2 Pro OpenAI rozwiązał jeden z takich „problemów Erdos”.
Ten przełom wywołał debatę wśród naukowców: Czy jest to prawdziwa innowacja w sztucznej inteligencji, czy tylko zaawansowane rozpoznawanie wzorców? Niektórzy witają to jako dowód na to, że sztuczna inteligencja może obecnie generować oryginalne badania akademickie, inni pozostają sceptyczni.
Terrence Tao, niezwykle szanowany matematyk na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles, ujmuje to bez ogródek: * „To jak student, który nauczył się wszystkiego na pamięć na potrzeby egzaminu, ale nie ma głębokiego zrozumienia tego pojęcia”. Twierdzi, że rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji opiera się na rozległej istniejącej wiedzy w celu symulacji* prawdziwego zrozumienia.
Dlaczego to jest ważne
Spory dotyczą nie tylko jednego rozwiązanego równania. Odpowiadają na podstawowe pytanie, czy sztuczna inteligencja jest w stanie generować naprawdę nowe pomysły. Obecnie większość sztucznej inteligencji przoduje w identyfikowaniu i ponownym łączeniu istniejących informacji. Ale jeśli nie może wyjść poza to, jego wartość dla nauki może ograniczać się do przyspieszenia prac, które ludzie wciąż wymyślają.
To rozróżnienie jest istotne, ponieważ:
- Postęp naukowy opiera się na całkowicie nowych koncepcjach, a nie tylko na szybszych obliczeniach.
- Wrzask wokół kreatywności AI musi mieć oparcie w rzeczywistości. Przesadzanie z jego możliwościami może prowadzić do nieefektywnej alokacji zasobów i nierealistycznych oczekiwań.
- Natura samej inteligencji pozostaje przedmiotem dyskusji. Jeśli sztuczna inteligencja jedynie symuluje zrozumienie, stawia to pod znakiem zapytania, co tak naprawdę oznacza inteligencja.
Sztuczna inteligencja jako narzędzie, a nie zamiennik
Pomimo sceptycyzmu prace Harmonic pokazują, że sztuczna inteligencja jest już potężnym narzędziem. W połączeniu z ludzką wiedzą może przyspieszyć badania i znaleźć rozwiązania szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Sugeruje to, że przyszłość nauki może nie polegać na zastępowaniu naukowców przez sztuczną inteligencję, ale na zwiększaniu ich zdolności przez sztuczną inteligencję.
Bez względu na to, czy sztuczna inteligencja generuje nowe pomysły, czy nie, staje się niezbędnym narzędziem w rękach wykwalifikowanych naukowców.
Kwestia prawdziwej kreatywności AI pozostaje kwestią otwartą. Ale jedno jest jasne: szybkie tempo rozwoju zmusza nas do ponownego rozważenia, co to znaczy „myśleć” przez maszynę.
