AI გადადის მათემატიკის ავტომატიზაციიდან თეორიით დატვირთულ სფეროებზე, როგორიცაა ფიზიკა და ეკონომიკა

თეორიული ამოცანების უგულებელყოფა სულ უფრო ძნელი ხდება

AI მათემატიკის ფარგლებს სცდება და თეორიით დატვირთულ სხვა სფეროებშიც შედის. ნილ ტომპსონი, რომელიც კომპიუტინგსა და ხელოვნურ ინტელექტში პროგრესს სწავლობს, MIT-ში ამტკიცებდა, რომ შემდეგი შეიძლება იყოს ალბათობა, სტატისტიკის თეორია, ეკონომიკური თეორია, მაღალი ენერგიების თეორია, გრავიტაცია და კოსმოლოგია, ასევე კვანტური ფიზიკა. მისი ლაბორატორია იკვლევს, როგორ მოქმედებს კომპიუტერული მეცნიერების განვითარება საზოგადოებასა და ინოვაციაზე.

გაბრიელ მანსოსა და კლაუდიო მაირინკ ვერდუნთან ერთად შესრულებული ნაშრომი მკვეთრ ცვლილებაზე მიუთითებს. 2024 წლის შუა რიცხვებიდან 2026 წლის შუა რიცხვებამდე ამ სფეროებში თეორიული ამოცანების სწორად ამოხსნის მაჩვენებელი საუკეთესო AI მოდელებთან დაახლოებით 2%-დან 35%-მდე გაიზარდა. მკვლევარებმა პროგრესის შენელების ნიშნები ვერ დაინახეს.

ამოცანები ტრენინგის შეწყვეტის თარიღის შემდეგ შემოწმდა

კვლევაში გამოყენებული იყო ამოცანები, რომლებიც 2025 წლის დეკემბრიდან 2026 წლის მაისამდე ინტერნეტში გამოქვეყნებულ სამეცნიერო ნაშრომებში იყო ჩამოყალიბებული. შემოწმდა OpenAI-ს მოდელები, მათ შორის o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 და GPT-5.5. ამონახსნები გამოჩნდა GPT-5.5-ის და წინა მოდელების ტრენინგის შეწყვეტის თარიღის შემდეგ გამოქვეყნებულ ნაშრომებში, ამიტომ სისტემებს პასუხები დამოუკიდებლად უნდა მოეძებნათ და არა ცნობილი შედეგები გაემეორებინათ.

მკვლევარებმა ასევე დაბლოკეს ინტერნეტზე წვდომა, რომ მოდელებს ამონახსნები ვერ მოეძებნათ. ისინი შემოიფარგლნენ მხოლოდ იმ სფეროებით, სადაც AI-ს სიმულაციებისა თუ ექსპერიმენტების ჩატარების გარეშე შეეძლო მსჯელობა. მიუხედავად ამისა, ავტორები აცხადებენ, რომ ეს ნიმუში მათემატიკაში ახლა მიღებულ შოკის ტალღებს ჰგავს და შესაძლოა სხვა მათემატიკურ და თეორიით დატვირთულ კვლევით სფეროებშიც გავრცელდეს.

ადამიანის როლი განსჯისა და გადამოწმებისკენ იცვლება

OpenAI-მ ცოტა ხნის წინ ყურადღება მიიპყრო განცხადებით, რომ გამოუქვეყნებელმა მოდელმა მათემატიკაში დიდი ხნის განმავლობაში არსებული Navier-Stokes-ის გრანდიოზული გამოწვევა ამოხსნა, რომელიც სითხის მოძრაობის განტოლებებს ეხება. განცხადება სკანდალური გახდა მას შემდეგ, რაც NYU-ს მათემატიკოსმა OpenAI-ს თანამშრომლების ჩაჭრაში დასდო ბრალი, მას შემდეგ, რაც შესაბამის პროგრესზე შეიტყო. OpenAI-მ და სხვებმა მოგვიანებით კიდევ ასობით ამონახსნი გამოაცხადეს დიდი ხნის მათემატიკურ ამოცანებზე, რამაც ზოგიერთი მათემატიკოსის მხრიდან შეზღუდვების მოთხოვნა გამოიწვია.

მკვლევარები ელიან როგორც დადებით, ისე უარყოფით ეფექტებს. ტომპსონი აღნიშნავს, რომ თეორიული მიღწევები ზოგჯერ მეცნიერებაში პრაქტიკულ მიღწევებს იწვევს, ამიტომ AI-ს უფრო მეტმა გამოყენებამ შეიძლება ეს გზა დააჩქაროს. ზოგიერთმა AI მკვლევარმა დააარსა ლაბორატორიები, რომლებიც მეცნიერებისთვის AI-ზე არიან ორიენტირებული, ხოლო მსხვილი AI კომპანიები აძლიერებენ სამეცნიერო კვლევით საქმიანობას, სადაც ანალიზი რეალურ ექსპერიმენტებთან არის დაკავშირებული.

ექსპერტები მაინც მნიშვნელოვანი არიან. მანსომ განაცხადა, რომ ადამიანები კვლავ საჭიროა კარგი იდეების გენერირებისა და წერტილების დასაკავშირებლად. მან დასძინა, რომ რთულმა ამოცანებმა შეიძლება AI შეცდომაში შეიყვანოს, ხოლო სწორი პასუხის მტკიცება სრულ ამონახსნთან უნდა შემოწმდეს. OpenAI-მ ასევე გააუქმა რამდენიმე ამონახსნი თავის უახლეს მონაცემთა ნაკრებში გამოქვეყნების შემდეგ, რაც გადამოწმების აუცილებლობას უსვამს ხაზს.

წყაროები: Wired