En artificiell intelligens från OpenAI har lyckats med något som matematiker har kämpat med i nästan åtta decennier. Ett AI-system har löst ett berömt matematiskt problem som först formulerades 1946, och resultatet visar att den ursprungliga teorin var helt felaktig.

Problemet, som ställdes av den ungerske matematikern Paul Erdős, handlar om hur många linjer av samma längd som kan ritas mellan punkter på ett stort papper. Det kan låta enkelt, men frågeställningen har visat sig vara förvånansvärt komplex och har engagerat matematiker över hela världen under flera generationer.

Under årtiondena sedan problemet formulerades har många framstående matematiker försökt knäcka nöten. Erdős själv, som var en av 1900-talets mest produktiva matematiker, hade en teori om lösningen. Han trodde att det maximala antalet linjer kunde ritas om punkterna placerades i ett rutmönster eller grid. Denna teori har nu visat sig vara fundamentalt felaktig.

Det var OpenAI:s matematikmodell som gjorde genombrott och presenterade en lösning som kullkastar Erdős ursprungliga antagande. Det som är särskilt anmärkningsvärt är inte bara att AI:n löste problemet, utan också hur den gick tillväga. Enligt Linusson, som DN har intervjuat om upptäckten, hittade AI-systemet verktyg i en helt annan del av matematiken för att lösa problemet.

Detta illustrerar en av de mest lovande aspekterna med artificiell intelligens inom matematisk forskning – förmågan att se kopplingar och använda metoder från områden som mänskliga forskare kanske inte hade tänkt på. AI:n begränsas inte av traditionella tankemönster eller etablerade forskningsparadigm på samma sätt som människor ofta gör.

Men prestationen slutar inte vid själva lösningen. AI-systemet gick också steget längre och författade en hel forskningsartikel om upptäckten. Enligt bedömare skulle artikeln, om den hade skrivits av en människa, ha varit av tillräckligt hög kvalitet för att publiceras i de allra mest prestigefyllda vetenskapliga tidskrifterna inom matematik.

Linusson går ännu längre i sin bedömning av arbetet. Han menar att om en mänsklig forskare hade presenterat denna lösning och artikel, skulle personen vara en stark kandidat för anställning vid praktiskt taget vilket universitet som helst i världen. Det är ett uttalande som understryker den verkliga betydelsen av AI:ns prestation.

Utvecklingen väcker viktiga frågor om artificiell intelligens roll inom vetenskaplig forskning framöver. Medan AI-system tidigare främst har använts som verktyg för att assistera forskare, visar detta exempel att de nu kan göra självständiga bidrag på högsta akademiska nivå. Detta kan komma att förändra hur matematisk och vetenskaplig forskning bedrivs i framtiden.

Samtidigt är det värt att notera att AI:ns framgång bygger på decennier av mänsklig matematisk forskning. Problemet formulerades av Erdős 1946, och sedan dess har otaliga matematiker bidragit med insikter och delresultat som sannolikt har varit viktiga för att AI:n skulle kunna göra sitt genombrott.

Fallet illustrerar också hur AI kan utmana även de mest etablerade teorierna inom vetenskap. Erdős var en gigant inom matematiken, men hans antagande visade sig vara felaktigt. Det påminner oss om att vetenskaplig framsteg ofta handlar om att ifrågasätta det vi tror oss veta.

För det bredare vetenskapliga samfundet representerar denna utveckling både en möjlighet och en utmaning. Möjligheten ligger i att AI kan hjälpa till att lösa problem som har stått olösta i decennier. Utmaningen blir att integrera dessa nya verktyg i forskningsprocessen på ett sätt som bibehåller vetenskaplig stringens och mänsklig förståelse.