Teadus on juba pikka aega olnud inimlikest uudishimu ja loovuse poolt juhitud tegevus, mis pidevalt seab kahtluse alla kehtestatud normid. Hiljuti on tehisintellekti (AI) võimekus edasi arenenud, tekitades küsimuse, mida juhtub, kui masinad mitte ainult ei toeta teadlasi, vaid genereerivad ka iseseisvalt uurimistööd. See küsimus omandas reaalses maailmas tõsiduse, kui Jaapani AI-süsteem Sakana AI iseseisvalt formuleeris hüpoteesi, kavandas eksperimente ja kirjutas arvustatava teadusartikli pealkirjaga *Kompositsiooniline Reguleerimine: Ootamatud Tõkked Neuraalsete Võrkude Üldistamise Parandamisel*. Artikkel võeti vastu Spotlight Paperina ICLR 2025, prestiižsel masinõppe konverentsil, tähistades tähtsat sündmust, kus AI tootis originaalset teadustööd, mida tunnustasid inimeksperdid. **AI Teadlane** AI-süsteem, AI Scientist-v2, ei ole pelgalt keelemudel; see automatiseerib teadusliku protsessi täielikult, alates hüpoteeside genereerimisest kuni andmete analüüsini. Artikkel sai hindajatelt kõrgeid punkte, kes ei olnud teadlikud, et see on AI loodud, mis näitab, et selle kvaliteet ületas paljusid inimvestitusi. Mõjud on olulised: esmakordselt näitas masin võimet mõista uurimisvaldkonda, arendada hüpoteese, viia läbi eksperimente, kirjutada kode, analüüsida tulemusi ja selgelt edastada oma leidusid. **Lubadus ja Tõrked Tulevikus** Esialgu viitab see sellele, et me võime olla lähenemas "intellekti plahvatusele", kus AI võiks juhtida teaduslikku edusamme enneolematul kiirusel, mõned eksperdid prognoosivad seda muudatust juba 2027. aastaks. Kuid mitte kõik ei jaga seda optimismi. Yann LeCun, Meta peamine AI teadlane, hoiatab, et mustrite tuvastamine ei tähenda ehtsat intelligentsust, väites, et praegusel AI-l puudub sügava põhjendamise ja originaalse avastamise võime. Seega, kuigi AI Scientist-v2 lõi teadusliku artikli, jäävad kahtlused alles selle mõistmise osas võrreldes selle võimega sünteesida teavet olemasolevatest mustritest. **Sakana ettevaatlik Progress** Sakana. AI on seda saavutust käsitlenud eksperimendina, valides artikli tagasivõtmise, et navigeerida kaasnevates eetilistes keerukustes. Hoolimata sellest kujundavad AI kasvavad võimed teaduslikku avastamist, sujuvdades kirjanduse ülevaateid, kiirendades kodeerimist ja täiendades eksperimentide kujundusi oluliselt kiiremini kui traditsioonilised meetodid. LeCun usub, et sel hetkel teenib AI peamiselt võimsa tööriistana, mitte autonoomse intellektina. **Originaalsus vs.

Jäljendamine** Kas teadus on tõeliselt originaalne?Kitsas mõttes on, jah; see tutvustas uut eksperimendi lähenemist ja vääris esitlemist. Siiski olid tema leidud tagasihoidlikud, esitades ebaõnnestunud hüpoteesi. Laiem filosoofiline küsimus originaalsuse kohta hõlmab mitte ainult uudset lähenemist, vaid ka intuitsiooni ja kriitilist mõtlemist, mis on teaduslikku uurimistööd iseloomustav. LeCun võrdleb seda erinevust võrrandite lahendamise ja uute matemaatiliste paradigmade loomise vahel, rõhutades, et põhiprobleem ja ettekujutus jääb endiselt AI ulatusest väljapoole. Kuid masina võime jäljendada teaduslikku põhjendamist on märkimisväärne, viidates tulevastele täiustustele hüpoteeside genereerimisel, eksperimenteerimise automatiseerimisel ja potentsiaalselt murrangulise teadustöö koostöös. Siiski hoiatab LeCun, et autorlus ei võrdne mõistmisega. **Koostöövõime: Tulevik** Potentsiaalne tulevik võib peituda hübriid intelligentsuses, kus AI haldab keerukust, samas kui inimesed panustavad eetilistesse kaalutlustesse ja loovatesse arusaamadesse. Sakana AI saavutus on oluline punkt teadusliku metodoloogia pidevas arengus. Jätkuvad arengud tõstatavad küsimusi selle kohta, kas AI võiks end optimeerida, parandada oma põhjendust ja kiirendada avastusi viisil, mida pole veel ette nähtud. Kuigi AI Scientist-v2 edu ei tähenda otsustavat pöördepunkti, viitab see, et me võime sellele läheneda varem, kui eeldati.