Erstens bedeutet es nicht, dass KI die Riemann-Vermutung bewiesen hat, oder dass KI Mathematiker ersetzt hat. Was wirklich bemerkenswert ist, ist, dass KI anfängt, eine noch wichtige Fähigkeit zu demonstrieren: sich an grundlegenden wissenschaftlichen Fragen zu beteiligen, die der Mensch noch nicht löst hat, und Verbindungen zwischen dem bereits existierenden Wissen zu entdecken, die der Mensch bisher nicht entdeckt hatte.
Wenn diese Fähigkeit weiter verbessert wird, könnte der Einfluss von KI auf die Wissenschaft weit über "Wissenschaftlern helfen, Code zu schreiben, Papiere zu überprüfen und zu berechnen".
Der wissenschaftliche Fortschritt der letzten Jahrhunderte hängt weitgehend von einer Handvoll hervorragender menschlicher Wissenschaftler ab. Newton, Maxwell, Einstein und andere Menschen sind sehr selten, und die Zeit, Aufmerksamkeit und Experimentierfähigkeiten eines Menschen sind begrenzt. Selbst ein Genie, das zwanzig Stunden am Tag arbeitet, kann nicht gleichzeitig zehntausend Richtungen studieren.
Es gibt keine solchen Einschränkungen.
Wenn ein KI-Wissenschaftler in der Lage ist, große Mengen an Wissen zu lesen, Hypothesen zu formulieren, mathematische Ableitung durchzuführen, Experimente zu entwerfen, Ergebnisse zu analysieren und seine Hypothesen zu korrigieren, könnte er sich von einem „Wissenschaftler Werkzeug" zu einem „Teilnehmer der wissenschaftlichen Forschung" entwickeln.
Noch wichtiger ist, dass sie kopiert werden können.
Ein guter menschlicher Wissenschaftler kann sich nicht sofort in eine Million von sich selbst kopieren, aber ein KI-Forschungssystem kann theoretisch Tausende oder sogar mehr Forschungsinstanzen ausführen, sodass sie verschiedene Probleme gleichzeitig erforschen können.
Das bedeutet, dass die wissenschaftliche Forschung von der Vergangenheit, die stark auf "serieliche Erforschung" von wenigen Genies angewiesen ist, zu einer massenhaften parallelen Erforschung werden kann.
Was wirklich revolutionär ist, ist der nächste Schritt.
Wenn KI nicht nur in der Lage ist, Mathematik zu studieren, sondern auch Robotik, automatisierte Labore, Supercomputer und wissenschaftliche Instrumente der realen Welt zu verbinden, könnte die Zukunft eine geschlossene Schleife wie diese entstehen:
AI stellt Vermutungen vor.
Experimente entwerfen.
Der Roboter führt Experimente durch!
Instrumente erzeugen Daten.
Die Ergebnisse der Analyse.
Die Theorie modifiziert.
Die nächste Runde des Experiments.
Dieser Kreislauf kann sich ständig wiederholen.
In diesem Stadium wird KI nicht mehr nur „die Fragen der Menschheit beantworten", sondern an der „generierung neuer Kenntnisse" beteiligt sein.
Noch weiter, wenn KI dazu beitragen könnte, die nächste Generation von KI selbst zu untersuchen, könnte es eine komplexere Rückkopplschleife geben:
AI verbessert AI.
Stärkere KI entdeckt neue Materialien.
Neue Materialien herstellen bessere Chips.
Bessere Chips bieten mehr Rechenleistung.
Stärkere KI untersucht Energie und Kernfusion.
Billigere Energie liefert mehr Rechenleistung.
Mehr Rechenleistung erhöht die KI.
Dies bedeutet, dass KI nicht nur einen bestimmten Wissenschaftsbereich beschleunigen kann, sondern auch Mathematik, Physik, Chemie, Biologie, Material, Energie und Informatik.
Natürlich ist es noch ein langer Weg, bis es wirklich umsetzt wird.
KI ist immer noch anfällig für Fehler und kann die reale Welt nicht vollständig verstehen. Mathematische Argumentation muss strikt überprüft werden, wissenschaftliche Vorhersagen müssen experimentell bestätigt werden, Materialien müssen wirklich hergestellt werden, Medikamente müssen wirklich experimentell und klinisch bestätigt werden, Kernfusion muss wirklich Materialien, Tritium-Zyklus und Engineering-Probleme lösen.
Also, was Claude wirklich bemerkenswert ist, dass Fortschritte in Richtung der Riemann-Vermutung gemacht werden, ist nicht, dass "KI die Riemann-Vermutung gelöst hat".
Es gibt einen Blick in die Zukunft, die sich entstehen könnte:
In der Vergangenheit stützte sich die Menschheit auf eine kleine Anzahl von genialen Wissenschaftlern, um die Naturgesetze zu erforschen.
In Zukunft könnte die Menschheit KI-Wissenschaftler haben, die in der Lage sind, zu replizieren, parallel, kontinuierlich zu laufen und sich kontinuierlich zu verbessern.
Wenn diese Fähigkeit schließlich mit Robotern, automatisierten Labors, Supercomputing und fortschrittlicher Fertigung kombiniert wird, könnte die wissenschaftliche Forschung selbst zu einer Produktionskapazität werden, die in großem Maßstab erweitert werden kann.
Zu diesem Zeitpunkt könnten die wirklichen Probleme, vor denen die Menschheit steht, nicht mehr sein:
„Wird KI die Wissenschaftler ersetzen?"
sondern:
„Welche Grenzen gibt es für den technologischen Fortschritt der menschlichen Zivilisation, wenn wissenschaftliche Entdeckungen im großen Maßstab repliziert und beschleunigt werden können?"