← к ленте

Способность ИИ к научным открытиям: предел LLM и «горизонт событий»

М@theworldisnoteasyAI-инженер
3 нед

Анализ ограничений современных LLM в совершении фундаментальных научных открытий и концепция «горизонта событий» для ИИ.

ИИ пока не способен к настоящим научным прорывам, так как ограничен рамками заложенных в него правил.

  • Современные модели ИИ эффективно работают внутри заданных систем, но не могут создавать новые научные парадигмы.
  • Для совершения фундаментальных открытий ИИ должен научиться формулировать вопросы, выходящие за пределы человеческого опыта.
  • Развитие ИИ в сторону «воплощенного интеллекта» в симуляциях может быть недостаточным для преодоления этого барьера.
Мой прогноз про горизонт событий к 2030 держится на одном допущении: что ИИ научится задавать вопросы, которые никому и никогда не приходили в голову. Но пока – не умеет. Ибо для этого нужен прыжок, который когда-то сделал Эйнштейн Об этом же – почти одновременно и независимо друг от друга – написали исследователь Google DeepMind и трое известных учёных с абсолютно разных научных полюсов. Автор 1й работы Том Захави – соруководитель исследовательской группы Google DeepMind по созданию креативных агентов и один из ключевых создателей AlphaProof. А трое авторов 2й работыАндреа Роли, Сауро Суччи и Стюарт Кауффман – ученые абсолютно иных научных профилей и компетенций. Диагноз, впрочем, в обеих работах один и тот же.   Захави отталкивается от письма Эйнштейна другу Морису Соловину: настоящее открытие – это не вывод из данных, а скачок. Свой скачок к теории относительности Эйнштейн сделал, вообразив себя наблюдателем в падающем лифте – и «почувствовав», что гравитация исчезает. Захави называет это манипулятивной абдукцией: гипотеза рождается из мысленного действия, а не из перебора символов, – и именно этого, по его мнению, современным LLM недостаёт. Кауффман с соавторами формулируют тот же предел иначе: ИИ может быть непредсказуемым – но непредсказуемость ещё не значит непредзадаваемость. По лабиринту можно блуждать совершенно непредсказуемо – но стены лабиринта построены заранее. Настоящая новизна – как плавательный пузырь, однажды ставший лёгким, – это не движение по пространству возможностей, а появление нового измерения в нём самом. Ту же границу автор канала обрисовал в 2021-м, в заочном диалоге с теми же Роли - Кауффманом и примкнувшим к ним Йоханнесом Йегер (а также в очном диалоге с Саркисом Григоряном 😊) – за пять лет до того, как обе статьи 2026 года подтвердили её независимо друг от друга.   У Захави здесь есть своя логика: если скачок – не мистика, а физически заземлённая абдукция, то дайте ИИ тело и симуляцию мира – и он сам, экспериментируя, «перережет трос лифта», как когда-то мысленно сделал Эйнштейн. Красиво, и даже хочется согласиться. Но лифт, трос и даже сама физика падения в такой симуляции всё равно заданы заранее – тем, кто её построил. ИИ не выйдет за пределы декораций, даже перерезая в них трос. Занять место падающего наблюдателя – не то же самое, что придумать, что такое падение.  
И поэтому я не думаю, что настоящий «горизонт событий» будет достигнут, даже если машина докажет последнюю из недоказанных (и придуманных) людьми теорем. Но вот если машины обретут способность ставить вопросы, не приходившие ранее в головы людей, – тогда другое дело. А если к тому же машины ещё и научатся формулировать новые аксиомы, в которых эти никогда не задававшиеся вопросы обретут смысл, – это и будет настоящий «горизонт событий».
Пока этого не произошло. Но и абсолютной уверенности, что это в принципе невозможно, тоже нет.   Подробнее и в деталях: • что за «скачок Эйнштейна» не умеют делать LLM, • почему абдукции (и даже обретения моделью тела) может быть недостаточно, • что означает «непредсказуемое – ещё не непредзадаваемое», • о четырёх ступенях производства нового и о пятой, самой заветной ступени, – заинтересованные читатели могут прочесть или прослушать в полном тексте эссе [1, 2, 3, 4]   #ТОИ
Способность ИИ к научным открытиям: предел LLM и «горизонт событий»

Кратко (AI)

Автор рассуждает о фундаментальном ограничении современных LLM: неспособности совершать научные «скачки», подобные открытиям Эйнштейна. В тексте анализируются работы исследователей Google DeepMind и других ученых, которые сходятся во мнении, что текущие модели лишь перебирают варианты в заданном пространстве, но не создают новые измерения. Настоящий «горизонт событий» наступит, когда ИИ научится задавать принципиально новые вопросы и формулировать новые аксиомы.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖