Sains telah lama menjadi usaha yang didorong oleh rasa ingin tahu dan kreativiti manusia, sentiasa mempertanyakan norma yang telah ditetapkan. Baru-baru ini, kemampuan kecerdasan buatan (AI) telah berkembang pesat, yang menimbulkan persoalan tentang apa yang berlaku apabila mesin bukan sahaja menyokong ahli sains tetapi juga secara autonomi menghasilkan penyelidikan. Persoalan ini mendapat kepentingan dunia nyata apabila sebuah sistem AI dari Jepun, Sakana AI, secara bebas merumuskan hipotesis, merancang eksperimen, dan menulis kertas kerja yang telah disemak oleh rakan sebaya bertajuk *Compositional Regularization: Unexpected Obstacles in Enhancing Neural Network Generalization*. Kertas kerja ini diterima sebagai Kertas Sorotan di ICLR 2025, sebuah persidangan pembelajaran mesin yang berprestij, menandakan satu detik bersejarah di mana AI menghasilkan penyelidikan asli yang diiktiraf oleh pakar manusia. **Kemunculan Penyelesai AI** Sistem AI, AI Scientist-v2, bukan sekadar model bahasa; ia sepenuhnya mengautomasikan proses saintifik, dari penghasilan hipotesis hingga analisis data. Kertas kerja ini menerima skor tinggi daripada pengulas yang tidak menyedari ia dihasilkan oleh AI, yang menunjukkan bahawa kualitinya mengatasi banyak penyertaan manusia. Implicasinya adalah signifikan: buat pertama kalinya, sebuah mesin menunjukkan kapasiti untuk memahami bidang kajian, membangunkan hipotesis, menjalankan eksperimen, menulis kod, menganalisis hasil, dan menyampaikan penemuannya dengan jelas. **Janji dan Cabaran di Hadapan** Pada awalnya, ini mencadangkan bahawa kita mungkin mendekati "letupan kecerdasan, " di mana AI dapat memacu kemajuan saintifik pada kadar yang tidak pernah terjadi sebelumnya, dengan beberapa pakar meramalkan pergeseran tersebut seawal 2027. Namun, tidak semua orang berkongsi optimisme ini. Yann LeCun, Ketua Saintis AI Meta, memberi amaran agar tidak menyamakan pengenalan corak dengan kecerdasan sebenar, menegaskan bahawa AI kini tidak mempunyai kapasiti untuk pemikiran mendalam dan penemuan asal. Oleh itu, walaupun AI Scientist-v2 mencipta kertas penyelidikan, keraguan masih wujud tentang pemahamannya berbanding kemampuannya untuk menyintesis maklumat daripada corak yang sedia ada. **Kemajuan Berhati-hati Sakana** Sakana. AI telah menganggap pencapaian ini sebagai eksperimen, memilih untuk menarik balik kertas kerja tersebut untuk menangani kerumitan etika yang terlibat. Walaupun begitu, kemampuan AI yang semakin berkembang sedang membentuk semula penemuan saintifik, mempercepatkan semakan literatur, mempercepatkan pengekodan, dan memperhalusi reka bentuk eksperimen dengan ketara lebih pantas daripada kaedah tradisional. LeCun percaya bahawa, pada tahap ini, AI berfungsi terutamanya sebagai alat yang kuat daripada intelek autonomi. **Keaslian vs.

Peniruan** Adakah penyelidikan ini benar-benar asli?Dalam erti kata yang sempit, ya; ia memperkenalkan pendekatan eksperimen baru dan layak untuk pembentangan. Namun, penemuannya sederhana, memaparkan hipotesis yang gagal. Persoalan falsafah yang lebih luas tentang keaslian melibatkan bukan sahaja kebaruan, tetapi juga intuisi dan pemikiran kritis yang wujud dalam penyelidikan saintifik. LeCun membandingkan perbezaan ini dengan perbezaan antara menyelesaikan persamaan dan mencipta paradigma matematik baru, menekankan pemahaman dan pandangan yang masih di luar jangkauan AI. Namun, kemampuan mesin untuk meniru pemikiran saintifik adalah penting, mencadangkan penambahbaikan masa depan untuk menghasilkan hipotesis, mengautomasikan eksperimen, dan berpotensi menyumbang kepada penyelidikan terobosan. Namun, LeCun memberi amaran bahawa kepenulisan tidak sama dengan pemahaman. **Kecerdasan Kolaboratif: Masa Depan** Mungkin masa depan terletak pada kecerdasan hibrid, di mana AI menguruskan kompleksiti sementara manusia menyumbang pertimbangan etika dan pandangan kreatif. Pencapaian Sakana AI adalah titik penting dalam evolusi metodologi saintifik yang sedang berlangsung. Perkembangan yang sedang berjalan menimbulkan persoalan tentang sama ada AI dapat mengoptimumkan diri, meningkatkan pemikirannya, dan mempercepatkan penemuan dengan cara yang belum dapat dibayangkan. Walaupun kejayaan AI Scientist-v2 tidak menandakan titik perubahan yang pasti, ia menunjukkan bahawa kita mungkin mendekati satu lebih awal daripada yang dijangkakan.