Chez les mathématiciens et les physiciens théoriciens, l’intelligence artificielle suscite diverses réactions. Certains considèrent que cela n'a aucun rapport avec leur travail ; d’autres craignent que cela n’empiète sur les aspects les plus créatifs et les plus enrichissants intellectuellement de leur domaine. Pourtant, la vérité qui émerge du travail effectué par notre équipe au London Institute for Mathematical Sciences et ailleurs est plus subtile.
Plutôt que de supplanter la créativité humaine dans le domaine des sciences mathématiques, l’IA l’augmente. Les logiciels peuvent désormais vérifier les épreuves ligne par ligne et détecter les erreurs qu’il aurait fallu autrefois des mois d’examen humain pour détecter. Il peut rechercher systématiquement des contre-exemples, testant ainsi si une conjecture est réellement valable ou échoue de manière inattendue. Et il peut proposer des étapes intermédiaires dans un argument, suggérant des résultats auxiliaires utiles qui aident à combler le fossé entre ce qui est connu et ce qui reste à démontrer.
L’IA résout un défi mathématique vieux de 80 ans – les chercheurs sont étonnés
Dans les domaines expérimentaux, les prototypes de « scientifiques de l’IA » commencent à automatiser certaines parties du cycle de découverte, mais ils restent contraints par les exigences du monde physique : mélanger des réactifs, cultiver des cellules, attendre des réactions et faire face au bruit dans les données. Les mathématiques et la physique théorique sont confrontées à beaucoup moins de goulots d'étranglement. Les « expériences » sont bon marché, rapides et numériques, et les données mathématiques – depuis les nombr...
[Courte citation de 8% de l'article original]