ハーバードとMITの研究：AIモデルは科学的発見にまだ適していない

哈佛大学とMITの研究：AIモデルは科学的発見の準備ができているか 哈佛大学とMITの研究者たちの共同研究は、大規模言語モデル（LLMs）や人工一般知能（AGI）に向けた可能性について重要な問いを投げかけています。AIモデルは、世界のしくみを真正に理解できるのでしょうか？それとも単に次の言葉を予測するだけなのでしょうか？ 研究者は、惑星の運動を予測するためにトランスフォーマーベースのAIモデルを訓練しました。その後、そのモデルがニュートンの万有引力法則などを学習しているかどうかをテストしました。予測は正確でも、AIモデルがニュートンの法則を理解していない場合は、世界の全貌をモデル化することは不可能だという仮説を立てました。 この研究は、現代のAIモデルが世界を理解する能力を持たないという有力な証拠となり、AGIへの道のりに大きな影を落とす可能性があります。研究者たちは、惑星の軌道力学を選んだ理由として、歴史的に正しい例であることを挙げています。ニュートンはケプラーの発見を基に、惑星の動きの法則を導き出したのです。 研究の結果、AIは正確に惑星の運動を予測できましたが、ニュートンの法則を理解しておらず、根本的な世界のしくみを把握するための包括的なモデルは形成されていませんでした。これは、より深い科学的理解を超えた予測にAIの現状が制限されていることを示唆しています。このような洞察は、AIが科学的発見を支援する可能性を議論する際、非常に重要なポイントとなります。