La scienza è da tempo una ricerca guidata dalla curiosità e dalla creatività umana, che mette costantemente in discussione le norme consolidate. Recentemente, le capacità dell'intelligenza artificiale (IA) sono progredite, sollevando la questione di cosa succede quando le macchine non solo supportano gli scienziati, ma generano autonomamente anche ricerche. Questa domanda ha acquisito rilevanza nel mondo reale quando un sistema di IA giapponese, Sakana AI, ha formulato indipendentemente un'ipotesi, progettato esperimenti e redatto un articolo sottoposto a revisione paritaria intitolato *Compositional Regularization: Unexpected Obstacles in Enhancing Neural Network Generalization*. L'articolo è stato accettato come Spotlight Paper all'ICLR 2025, una prestigiosa conferenza di machine learning, segnando un'occasione memorabile in cui l'IA ha prodotto una ricerca originale riconosciuta da esperti umani. **Emergere del Ricercatore IA** Il sistema IA, AI Scientist-v2, non è semplicemente un modello linguistico; automatizza completamente il processo scientifico, dalla generazione di ipotesi all'analisi dei dati. L'articolo ha ricevuto punteggi elevati dai revisori che non sapevano fosse generato dall'IA, indicando che la sua qualità superava molte sottomissioni umane. Le implicazioni sono significative: per la prima volta, una macchina ha dimostrato la capacità di comprendere un'area di ricerca, sviluppare ipotesi, condurre esperimenti, scrivere codice, analizzare risultati e comunicare chiaramente le proprie scoperte. **Le Promesse e le Sfide Futura** Inizialmente, questo suggerisce che potremmo avvicinarci a un "esplosione dell'intelligenza", in cui l'IA potrebbe guidare il progresso scientifico a un ritmo senza precedenti, con alcuni esperti che prevedono un tale cambiamento già nel 2027. Tuttavia, non tutti condividono questo ottimismo. Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta, avverte contro l'equazione del riconoscimento dei modelli con l'intelligenza genuina, affermando che l'IA attuale manca della capacità di ragionamento profondo e di scoperta originale. Pertanto, sebbene AI Scientist-v2 abbia creato un articolo di ricerca, rimangono dubbi sulla sua comprensione rispetto alla capacità di sintetizzare informazioni da schemi esistenti. **Progresso Cauteloso di Sakana** Sakana. AI ha trattato questo traguardo come un esperimento, optando per ritirare l'articolo per affrontare le complessità etiche coinvolte. Nonostante ciò, le crescenti capacità dell'IA stanno ridefinendo la scoperta scientifica, snellendo le revisioni della letteratura, accelerando la codifica e raffinando significativamente i progetti sperimentali rispetto ai metodi tradizionali. LeCun crede che, in questa fase, l'IA funzioni principalmente come uno strumento potente piuttosto che come un'intelligenza autonoma. **Originalità vs.

Imitazione** La ricerca è davvero originale?In un senso ristretto, sì; ha introdotto un nuovo approccio sperimentale ed era degna di presentazione. Tuttavia, i suoi risultati erano modesti, presentando un'ipotesi fallita. La più ampia questione filosofica sull'originalità implica non solo novità, ma l'intuizione e il pensiero critico intrinseci all'indagine scientifica. LeCun confronta questa distinzione con la differenza tra risolvere equazioni e creare nuovi paradigmi matematici, sottolineando la comprensione e la lungimiranza essenziali che sono ancora al di là della portata dell'IA. Tuttavia, la capacità di una macchina di imitare il ragionamento scientifico è significativa, suggerendo futuri miglioramenti nella generazione di ipotesi, automazione degli esperimenti e potenzialmente nella co-autorialità di ricerche groundbreaking. Tuttavia, LeCun avverte che la paternità non equivale alla comprensione. **Intelligenza Collaborativa: Il Futuro** Il potenziale futuro potrebbe risiedere nell'intelligenza ibrida, in cui l'IA gestisce la complessità mentre gli esseri umani contribuiscono con considerazioni etiche e intuizioni creative. Il traguardo di Sakana AI rappresenta un punto cruciale in un'evoluzione continua della metodologia scientifica. Gli sviluppi in corso sollevano interrogativi su se l'IA potrebbe autoottimizzare, migliorare il proprio ragionamento e accelerare le scoperte in modi ancora da immaginare. Sebbene il successo di AI Scientist-v2 non segnali un punto di svolta definitivo, implica che potremmo avvicinarci a uno prima del previsto.