Изкуствен интелект реши 15 нерешени интеграла

Изкуствен интелект е помогнал за подготовката на 36 научни ръкописа в 18 различни области само за три месеца. Зад проекта стои физикът от Харвардския университет Матю Шварц, който разработва инструмента BootLoops и го използва заедно с езиковия модел Claude на Anthropic. Резултатите са представени на 1 октомври 2026 г. и обхващат изследвания във физиката, биологията, екологията, лингвистиката, икономиката и здравната политика.

В публикация в научния блог на Anthropic Шварц описва подход, при който изкуственият интелект не просто обработва информация, а търси научни задачи, подходящи за решаване с вече съществуващи математически методи.

Основната идея е, че проблеми от напълно различни дисциплини понякога имат сходна математическа структура. Това позволява метод, разработен за физиката на елементарните частици, да бъде приложен например в еволюционната биология или статистиката.

BootLoops представлява набор от изчислителни инструменти с отворен код, които езиков модел може да използва и разширява. За разлика от обикновен чатбот, системата работи със специализиран софтуер за математически изчисления и проверка на резултатите.

Първоначално Шварц възлага на Claude да разработи програмен код за решаване на сложни интеграли, използвани при теоретичното описание на сблъсъци между високоенергийни частици.

Системата изчислява 30 интеграла на Файнман, като 15 от тях са били решени за първи път, а останалите 15 възпроизвеждат вече известни резултати, според представените от изследователя данни.

Успехът насочва Шварц към въпроса дали подобни методи могат да бъдат полезни и извън физиката.

Един от примерите е съвместна работа с еволюционния биолог Скот Едуардс. Изследването разглежда математическите модели, чрез които учените възстановяват еволюционните връзки между хората, шимпанзетата, горилите и орангутаните.

С помощта на BootLoops изследователите установяват, че при разглеждания модел две възможни еволюционни дървета имат точно еднаква вероятност. Досегашните приближени методи не са позволявали това равенство да бъде установено със същата математическа точност.

Друг проект засяга американската здравноосигурителна програма Medicare. В САЩ част от здравноосигурителните планове получават оценки по петзвездна система, която влияе върху финансовите стимули за компаниите.

Авторите предлагат по-прецизен математически подход за определяне на границите между отделните оценки.

Според техните изчисления прилагането на оптималните прагове би могло да доведе до разлика от приблизително 1 милиард долара в бонусните плащания за периода 2025–2027 г. Това е оценка на потенциалния финансов ефект, а не вече реализирано спестяване.

В областта на езикознанието изкуственият интелект е използван за създаването на ACCSTACK – мащабен каталог на системите за ударение и тон в езиците по света.

Базата данни обхваща над 6000 езика и е повече от осем пъти по-голяма от предишния най-обширен подобен набор от данни.

Каталогът може да подпомогне изследванията върху езиковото разнообразие, историческите връзки между езиците и начините, по които различните общества използват ударението и височината на гласа за разграничаване на значения.

Подробности за тези и други разработки са публикувани на официалния сайт на BootLoops. Методите и възможностите на системата са описани и в научен препринт на Матю Шварц.

Въпреки впечатляващия брой разработки учените подчертават, че изкуственият интелект не може да замени експертната оценка.

Според Шварц Claude често успява да открие задача, която може да бъде решена математически, но невинаги преценява дали отговорът има съществено значение за съответната научна област.

Това налага участието на специалисти, които да определят кои резултати заслужават по-нататъшно изследване и дали изчисленията водят до действително ново знание.

Друго ограничение е склонността на езиковите модели да се насочват към по-стари и често цитирани научни публикации. Така те могат да пропуснат нови проблеми, които все още не са получили достатъчно внимание в научната литература.

Важно е и разграничението между научен ръкопис и рецензирана публикация. Посочените 36 разработки са подготвени с помощта на системата, но това не означава, че всички са преминали независима научна проверка или че съдържат потвърдени открития.

Експериментът на Шварц показва възможен нов подход към научната работа: вместо изкуственият интелект да бъде използван само за обобщаване на публикации и писане на текстове, той може да подпомага откриването на математически връзки между различни дисциплини и извършването на сложни изчисления.

Доколко този модел ще промени научните изследвания ще зависи не само от развитието на AI инструментите, но и от способността на учените да проверяват резултатите и да избират въпросите, които наистина имат значение.