Во-первых, это не означает, что ИИ доказал гипотезу Римана, и не означает, что он заменил математиков.Что действительно стоит удивлять, так это то, что ИИ начинает демонстрировать более важную способность: заниматься фундаментальными научными проблемами, которые еще не решены человеком, и обнаруживать связи между имеющимися знаниями, которые ранее не были обнаружены человеком.
Если эта способность будет продолжаться, то влияние ИИ на науку может выходить далеко за рамки «помощи ученым писать код, проверять статьи и вычислять».
Научный прогресс последних нескольких столетий в значительной степени зависел от нескольких исключительно выдающихся ученых.Ньютона, Максвелла, Эйнштейна и т. д. встречаются редко, а время, внимание и способность экспериментировать человека ограничены.Даже гений, работающий 20 часов в день, не сможет одновременно изучать десять тысяч направлений.
Нет таких ограничений.
Если ученый с ИИ может читать огромные объемы знаний, делать гипотезы, проводить математические выводы, разрабатывать эксперименты, анализировать результаты и исправлять свои гипотезы, то он может постепенно превратиться из «инструмента ученого» в «участника научных исследований».
И самое главное, он может копировать.
Хороший ученый-человек не может мгновенно воспроизвести миллион себя, но исследовательская система с ИИ теоретически может запустить десятки тысяч и даже больше примеров исследований, позволяющих им исследовать разные проблемы одновременно.
Это означает, что научные исследования могут постепенно перейти от «серийных исследований» небольшого числа гений, которые в прошлом сильно зависели от них, к крупномасштабным параллельным исследованиям
И что действительно революционное - это следующий шаг.
Если ИИ сможет не только изучать математику, но и соединять робототехнику, автоматизированные лаборатории, суперкомпьютеры и научные приборы в реальном мире, то в будущем может сложиться такой замкнутый круг:
AI выдвигает гипотезу.
Эксперимент по дизайну.
Роботы проводят эксперименты.
Прибор генерирует данные.
Результаты анализа AI.
Измененная теория.
ИИ предлагает следующий раунд экспериментов.
Этот цикл может повторяться.
На этом этапе ИИ больше не просто «ответствует на вопросы человека», а участвует в «генерировании новых знаний».
Далее, если ИИ поможет исследовать само следующее поколение ИИ, то может возникнуть еще более сложный цикл обратной связи:
Улучшить AI.
Более мощный ИИ находит новые материалы.
Новые материалы создают более качественные чипы.
Лучшие чипы обеспечивают больше вычислительной мощности.
Более мощный ИИ изучает энергетику и ядерный синтез.
Более дешевая энергетика обеспечивает большую вычислительную мощность.
Увеличение вычислительной мощности еще больше повышает ИИ.
Это означает, что ИИ может ускорить не только одну научную область, но и математику, физику, химию, биологию, материалы, энергетику и информатику.
Разумеется, это еще очень далеко до реального достижения.
ИИ по-прежнему ошибается и не может полностью понять реальный мир.Математические рассуждения должны быть тщательно проверены, научные предсказания должны быть подтверждены экспериментально, материалы должны быть действительно созданы, лекарства должны быть действительно проверены экспериментально и клинически, а ядерный синтез должен действительно решать материалы, цикл трития и инженерные проблемы.
Таким образом, то, что Клод действительно замечает прогресс в направлении гипотезы Римана, не в том, что «ИИ решил гипотезу Римана».
Скорее, это дает нам видение будущего, которое может возникнуть:
В прошлом человечество полагалось на небольшое число гениальных ученых в изучении законов природы.
В будущем человечество может иметь ученых ИИ, способных копировать, параллельно работать и постоянно совершенствоваться.
Если в конечном итоге эти возможности будут объединены с робототехникой, автоматизированными лабораториями, суперкомпьютерами и передовым производством, то научные исследования сами по себе могут стать производственным потенциалом, который может быть масштабирован.
К тому времени реальные проблемы, с которыми сталкивается человечество, могут больше не быть:
«Сможет ли ИИ заменить ученых? »
Вместо этого,
«Каковы пределы скорости технического прогресса человеческой цивилизации, когда научные открытия могут быть воспроизведены и ускорены в больших масштабах? »