OpenAI zegt dat zijn AI-modellen nieuwe resultaten hebben opgeleverd in de wiskunde, informatica en theoretische natuurkunde. Sommige claims raken aan langlopende wetenschappelijke vraagstukken. Onafhankelijke deskundigen moeten echter nog vaststellen of de bewijzen correct zijn en wat ze precies betekenen.

Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich van een hulpmiddel voor tekst, beeld en programmeren naar een technologie die mogelijk ook een grotere rol gaat spelen in wetenschappelijk onderzoek.

OpenAI heeft op 26 oktober drie nieuwe onderzoeksresultaten bekendgemaakt die volgens het bedrijf belangrijke problemen in de wiskunde, informatica en theoretische natuurkunde aanpakken.

De aankondiging is opvallend omdat de resultaten niet alleen betrekking hebben op praktische toepassingen, maar op theoretische vraagstukken waar onderzoekers al lange tijd aan werken.

Toch is voorzichtigheid geboden. De resultaten zijn claims van OpenAI en moeten door onafhankelijke wetenschappers worden onderzocht voordat ze als gevestigde doorbraken kunnen worden beschouwd.

Wiskunde: een bewijs voor een moeilijk probleem

Een van de resultaten betreft een probleem in de wiskundige analyse dat bekendstaat als de lokale afvlakking van de Euclidische golfvergelijking.

OpenAI stelt dat zijn model een bewijs heeft opgesteld dat geldt voor alle ruimtelijke dimensies van ten minste twee. Volgens het bedrijf heeft het resultaat ook gevolgen voor andere belangrijke vermoedens in de harmonische analyse, waaronder vraagstukken die bekendstaan als het Kakeya-vermoeden en het restrictievermoeden van Stein.

Dit soort problemen is belangrijk omdat het wetenschappers helpt begrijpen hoe golven zich gedragen en hoe wiskundige technieken op verschillende gebieden met elkaar samenhangen.

OpenAI heeft de wiskundige uitwerking openbaar gemaakt, zodat onderzoekers de redenering kunnen bestuderen en zelf kunnen proberen de resultaten te doorgronden.

Dat is een belangrijke stap, maar publicatie van een bewijs is niet hetzelfde als onafhankelijke bevestiging. Deskundigen moeten nagaan of iedere stap correct is, of alle aannames kloppen en of de conclusies werkelijk uit het bewijs volgen.

Informatica: een claim die bestaande aannames uitdaagt

De tweede claim is mogelijk nog opvallender. OpenAI zegt een algoritme te hebben ontwikkeld dat een breed geaccepteerde hypothese uit de theoretische informatica zou weerleggen: de Exponential Time Hypothesis.

Die hypothese gaat, vereenvoudigd gezegd, over de verwachte moeilijkheid van het oplossen van bepaalde computationele problemen. Zij speelt een belangrijke rol in onderzoek naar algoritmen en de grenzen van efficiënt rekenen.

OpenAI stelt dat het een deterministisch algoritme heeft ontwikkeld dat bepaalde telproblemen in subexponentiële tijd kan oplossen. Als het gepresenteerde resultaat standhoudt, zou dat belangrijke gevolgen kunnen hebben voor bestaande theoretische aannames.

Juist omdat de claim zo verstrekkend is, is onafhankelijke controle essentieel. Een weerlegging van een invloedrijke hypothese vraagt om een nauwkeurige beoordeling van de gebruikte definities, de wiskundige stappen en de toepasbaarheid van het algoritme.

OpenAI heeft materiaal openbaar gemaakt en een groep externe informatici betrokken bij het beoordelen en uitleggen van het resultaat. Onder die deskundigen bevinden zich onderzoekers die bekend zijn met de theoretische vragen waarop de claim betrekking heeft.

Totdat die beoordeling is afgerond, moet de uitkomst worden gezien als een veelbelovend onderzoeksresultaat dat nog verificatie nodig heeft.

Theoretische natuurkunde: bewijs voor kwantumveldentheorieën

De derde aankondiging betreft theoretische natuurkunde. OpenAI zegt dat zijn modellen bewijzen hebben ontwikkeld voor het bestaan van bepaalde vierdimensionale kwantumveldentheorieën, waaronder theorieën die verband houden met de sterke kernkracht.

Kwantumveldentheorie vormt een belangrijke basis van de moderne natuurkunde. Het theoretische raamwerk helpt wetenschappers elementaire deeltjes en fundamentele krachten te beschrijven.

Sommige wiskundige vragen over deze theorieën zijn bijzonder moeilijk. Het aantonen dat een theorie onder bepaalde voorwaarden daadwerkelijk wiskundig bestaat, kan een belangrijke stap zijn in het fundamenteler begrijpen van de natuurkunde.

Voor dit onderdeel heeft OpenAI eveneens externe experts betrokken. De resultaten zijn echter nog niet allemaal op dezelfde manier openbaar gemaakt of onafhankelijk bevestigd.

Daarom is het te vroeg om te stellen dat AI de fundamentele natuurkunde al heeft veranderd. De aankondiging laat vooral zien welke soorten problemen AI-onderzoekers proberen aan te pakken.

Een nieuwe manier om AI-onderzoek te publiceren

Naast de inhoud van de resultaten is ook de manier waarop OpenAI ze presenteert interessant.

Bij eerdere publicaties kregen wetenschappers kritiek op de hoeveelheid door AI gegenereerde onderzoeksdocumenten en op de vraag hoe andere onderzoekers de uitkomsten moesten controleren.

Voor de nieuwe aankondiging kiest het bedrijf verschillende benaderingen. Het wiskundige materiaal is openbaar gemaakt, terwijl bij de resultaten uit de informatica en natuurkunde externe deskundigen worden betrokken om het onderzoek te beoordelen en toe te lichten.

Dat kan helpen om de controleerbaarheid te vergroten. Het roept tegelijkertijd vragen op over toegang en erkenning: wie krijgt als eerste de mogelijkheid om met nieuwe resultaten te werken, wie bepaalt welke experts betrokken worden en hoe worden bijdragen van AI-systemen en menselijke onderzoekers erkend?

Wetenschappelijke vooruitgang hangt niet alleen af van het genereren van nieuwe ideeën. Ook reproduceerbaarheid, transparantie en onafhankelijke kritiek zijn essentieel.

Kan AI wetenschappers vervangen?

De aankondiging betekent niet dat menselijke wetenschappers overbodig worden. Integendeel: het beoordelen van complexe resultaten vraagt om diepgaande vakkennis en een zorgvuldig begrip van de aannames achter een bewijs.

AI kan mogelijk helpen om verbanden te vinden, hypotheses te formuleren en ingewikkelde berekeningen uit te voeren. Maar onderzoekers moeten nog steeds vaststellen of de uitkomsten correct zijn, hoe ze zich verhouden tot eerder werk en of ze werkelijk nieuwe kennis opleveren.

Ook is er een verschil tussen een systeem dat een plausibele oplossing produceert en een systeem dat aantoonbaar een probleem oplost. In de wetenschap is de controle van de redenering minstens zo belangrijk als het eindantwoord.

Als de resultaten van OpenAI standhouden, kunnen ze een belangrijke demonstratie zijn van de rol die AI bij theoretisch onderzoek kan spelen. Als delen niet blijken te kloppen, kan die controle eveneens waardevolle informatie opleveren over de beperkingen van de technologie.

Wat betekent dit voor de toekomst?

De ontwikkeling wijst op een mogelijke verschuiving in wetenschappelijk onderzoek. AI-systemen worden niet alleen gebruikt om bestaande kennis samen te vatten, maar ook om nieuwe kandidaten voor wiskundige bewijzen en theoretische resultaten te produceren.

Dat kan onderzoekers tijd besparen en nieuwe onderzoekslijnen openen. Tegelijkertijd kan het de hoeveelheid materiaal die gecontroleerd moet worden sterk vergroten.

Universiteiten, tijdschriften en onderzoeksinstellingen zullen daarom moeten nadenken over kwaliteitscontrole, transparantie en de rol van AI bij wetenschappelijke publicaties.

De belangrijkste maatstaf blijft uiteindelijk niet hoeveel claims een AI-bedrijf aankondigt, maar hoeveel daarvan onafhankelijke controle doorstaan en bijdragen aan kennis die andere onderzoekers kunnen gebruiken.

Als deze resultaten standhouden, kunnen ze een belangrijke stap zijn in de ontwikkeling van AI als onderzoeksinstrument. De doorslaggevende fase begint nu: onafhankelijke wetenschappers moeten vaststellen wat er werkelijk bewezen is.