Věda byla dlouho činností poháněnou lidskou zvědavostí a kreativitou, která neustále zpochybňovala zavedené normy. V nedávné době se schopnosti umělé inteligence (AI) posunuly kupředu, což vyvolává otázku, co se stane, když stroje nejen podporují vědce, ale také autonomně generují výzkum. Tato otázka získala reálný význam, když japonský AI systém, Sakana AI, nezávisle formuloval hypotézu, navrhl experimenty a napsal vědecký článek s recenzním procesem nazvaný *Kompoziční regularizace: Neočekávané překážky v zvyšování generalizace neuronových sítí*. Článek byl přijat jako Spotlight Paper na ICLR 2025, prestižní konferenci o strojovém učení, a představoval významný okamžik, kdy AI vytvořila originální výzkum uznaný lidskými experty. **Vznik AI výzkumníka** AI systém, AI Scientist-v2, není pouze jazykový model; plně automatizuje vědecký proces, od generování hypotéz po analýzu dat. Článek získal vysoké hodnocení od recenzentů, kteří netušili, že byl vygenerován AI, což naznačuje, že jeho kvalita překonala mnoho lidských příspěvků. Důsledky jsou významné: poprvé stroj prokázal schopnost porozumět výzkumné oblasti, formulovat hypotézy, provádět experimenty, psát kód, analyzovat výsledky a jasně komunikovat své zjištění. **Slib a výzvy do budoucna** Zpočátku to naznačuje, že se možná blížíme "explozí inteligence, " kdy by AI mohla urychlit vědecký pokrok nevídaným tempem, přičemž někteří experti předpovídají, že k takové změně by mohlo dojít už v roce 2027. Nicméně ne každý sdílí tento optimismus. Yann LeCun, hlavní vědecký pracovník Meta, varuje před ztotožňováním rozpoznávání vzorů s opravdovou inteligencí a tvrdí, že současná AI postrádá schopnost hlubokého uvažování a originálního objevu. Takže ačkoli AI Scientist-v2 vytvořil vědecký článek, zůstávají pochybnosti o jeho porozumění ve srovnání s jeho schopností syntetizovat informace z existujících vzorů. **Odrážený pokrok Sakany** Sakana. AI považuje tento úspěch za experiment a rozhodl se tento článek stáhnout, aby se vyhnul etickým složitostem, které jsou s ním spojeny. Přesto rostoucí schopnosti AI přetvářejí vědecké objevování, zjednodušují literární přehledy, urychlují kódování a výrazně zlepšují design experimentů rychleji než tradiční metody. LeCun věří, že v této fázi slouží AI především jako mocný nástroj a ne jako autonomní inteligence. **Originalita vs.

Imitace** Je výzkum skutečně originální?V užším smyslu ano; představil nový experimentální postup a zasloužil si prezentaci. Jeho zjištění však byla skromná, prezentovala neúspěšnou hypotézu. Širší filozofická otázka o originalitě zahrnuje nejen novost, ale také intuici a kritické myšlení, které jsou inherentní vědeckému zkoumání. LeCun porovnává tento rozdíl s rozdílem mezi řešením rovnic a vytvářením nových matematických paradigmat, zdůrazňujícím zásadní porozumění a předvídavost, která zůstává mimo dosah AI. Přesto je schopnost stroje napodobovat vědecké uvažování významná a naznačuje budoucí zlepšení v generování hypotéz, automatizaci experimentování a potenciálním spolupodepisování revolučního výzkumu. LeCun však varuje, že autorství neznamená porozumění. **Kolektivní inteligence: Budoucnost** Potenciální budoucnost může ležet v hybridní inteligenci, kde AI spravuje složitost, zatímco lidé přispívají etickými úvahami a kreativními poznatky. Milník Sakana AI je klíčovým bodem v probíhající evoluci vědecké metodologie. Probíhající vývoj vzbuzuje otázky o tom, zda by AI mohla samostatně optimalizovat, zlepšit své uvažování a urychlit objevy způsoby, které si ještě nedokážeme představit. I když úspěch AI Scientist-v2 nenaznačuje definitivní zvrat, naznačuje, že se možná blížíme k takovému okamžiku dříve, než se očekávalo.