Polski fizyk mówi, że GPT rozwiązał zadanie, na którym polegli jego studenci
GPT-5 Pro poradził sobie z zadaniem z fizyki teoretycznej, które od lat pozostawało poza zasięgiem najlepszych studentów profesora Andrzeja Dragana. Sam naukowiec wróży, że sztuczna inteligencja zmieni sposób, w jaki pracują matematycy i fizycy.
Świat IT nie jest jedyną gałęzią nauki i technologii, którą sztuczna inteligencja może wkrótce zrewolucjonizować. Coraz więcej wskazuje na to, że kolejnymi będą matematyka i fizyka teoretyczna - obszary, w których dotąd liczyły się przede wszystkim ludzka kreatywność i umiejętność rozwiązywania problemów.
GPT-5 Pro jest w stanie wykonać zadanie, które spędzało sen z powiek studentów fizyki
Udowadnia to profesor Andrzej Dragan, fizyk teoretyk z Uniwersytetu Warszawskiego, poinformował na Facebooku, że GPT-5 Pro poradził sobie z trudnym zadaniem z zakresu szczególnej teorii względności, które od 25 lat stanowi wyzwanie w jego kursie dla najlepszych studentów. Jak podkreśla, żadnemu z nich nigdy nie udało się samodzielnie dojść do poprawnego rozwiązania, mimo że na pierwszy rzut oka problem wygląda na trywialny.
Chodzi o problem wymyślony przez Dragana, który nie występuje w żadnej znanej mu literaturze poza jego własnym podręcznikiem. Polega on na "wyznaczeniu wektora względnej prędkości dwóch inercjalnych obserwatorów obserwujących tę samą muchę poruszającą się ze stałą prędkością". Jak sam mówi, w granicy nierelatywistycznej wynik jest prosty, jednak w ramach szczególnej teorii względności rozwiązanie staje się znacznie bardziej złożone.
GPT-5 Pro przedstawił poprawny wynik w innej postaci niż ta opisana w podręczniku. Zdaniem Dragana działanie modelu jest imponujące. A to ze względu na fakt, że profesor zwykle daje studentom tydzień na rozwiązanie wymyślonego przez siebie zadania - i po dziś dzień żaden z jego uczniów nie podołał wyzwaniu. Jemu samemu "znalezienie prostego rozwiązania na kilka linijek zajęło kilka miesięcy".
Andrzej Dragan intensywnie testuje GPT-5 - i wbrew przyzwyczajeniom wróży przyszłość
To nie pierwszy raz, gdy Dragan testuje możliwości nowych modeli AI. Kilka dni temu głośno było o jego eksperymencie, w którym publicznie dostępny GPT-5 nie poradził sobie z prostym pytaniem o to, która z dwóch linii na obrazku jest dłuższa. Model początkowo błędnie uznał, że to klasyczne złudzenie optyczne Müllera-Lyera, i dopiero po dopytaniu przeliczył piksele, przyznając się do pomyłki.
Później Dragan poddał temu samemu testowi model GPT-5 Pro, który już nie dał się "nabrać" na trik fizyka.
W kolejnym poście profesor odniósł się do wyników GPT-5 Pro w rozwiązywaniu matematycznych "extreme benchmarków” FrontierMath. W tym teście model po raz pierwszy poprawnie rozwiązał dwa kolejne zadania z najtrudniejszej kategorii, osiągając łącznie siedem trafnych odpowiedzi na 48 prób. Jak komentował cytowany przez Dragana prof. Ravi Vakil ze Stanfordu, wynik ten pojawił się "zdecydowanie wcześniej, niż się spodziewałem".
Podsumowując swoje wrażenia, Dragan przyznał, że rzadko przewiduje przyszłość, by - jak żartuje - "nie kompromitować się na własne życzenie". Tym razem jednak wrócił do dawnej hipotezy: wkrótce rola matematyków i fizyków teoretyków może przypominać sytuację arcymistrzów szachowych, którzy potrafią jedynie analizować genialne posunięcia silników szachowych i uczyć się od nich. W jego ocenie, rozwój modeli takich jak GPT-5 Pro może sprawić, że nawet najwybitniejsi naukowcy będą pełnić podobną funkcję wobec AI - komentatorów i uczniów ich rozwiązań.
Może zainteresować cię także:
