AI & computing › AI-gestuurde wetenschappelijke ontdekkingen
Na de wiskunde pakt AI nu ook natuurkunde en economie aan
AI-modellen kunnen steeds meer onopgeloste theoretische problemen zelfstandig oplossen, blijkt uit een nieuwe studie van MIT. Waar het twee jaar geleden nog bij wiskunde bleef, zien onderzoekers nu ook doorbraken in natuurkunde, kosmologie en economische theorie. Dat belooft sneller wetenschappelijk inzicht, maar roept ook vragen op over de rol van menselijke experts.
Onderzoeker Neil Thompson van MIT presenteerde onlangs resultaten die laten zien hoe snel AI-modellen theoretische wetenschap onder de knie krijgen. Samen met promovendus Gabriel Manso en onderzoeker Claudio Mayrink Verdun testte hij OpenAI-modellen op honderden onopgeloste problemen uit vakgebieden als kansrekening, statistiek, economische theorie, deeltjesfysica, kosmologie en kwantumfysica. Tussen medio 2024 en medio 2026 steeg het slagingspercentage van de beste modellen van ongeveer 2 naar 35 procent.
Hoe de test werkte
De onderzoekers gebruikten een sluitende methode om te voorkomen dat de modellen de antwoorden al kenden. Ze haalden problemen uit wetenschappelijke papers die tussen december 2025 en mei 2026 online verschenen, ruim na de laatste trainingsdatum van de geteste modellen, waaronder GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 en GPT-5.5. Internettoegang was uitgeschakeld, zodat de modellen niet simpelweg konden opzoeken wat anderen al hadden gepubliceerd. De gepubliceerde papers dienden alleen als controle achteraf. Zo kon Thompsons team meten of de modellen echt zelf tot een oplossing kwamen, in plaats van die uit hun geheugen te reproduceren. De onderzochte vakgebieden hebben gemeen dat problemen vaak met puur redeneren zijn op te lossen, zonder dat er een laboratoriumexperiment of simulatie aan te pas hoeft te komen.
Mathematici al in crisis
De ontwikkeling bouwt voort op onrust in de wiskundewereld. In september kondigde OpenAI aan dat een nog ongepubliceerd model een oplossing had gevonden voor een onderdeel van het beroemde Navier-Stokesprobleem, een eeuwenoud raadsel over stromende vloeistoffen. Die aankondiging leidde tot felle kritiek, nadat een wiskundige van de New York University zich belazerd voelde: die was zelf al dicht bij een oplossing en voelde zich gepasseerd door het AI-bedrijf. Sindsdien claimen OpenAI en concurrenten tientallen nieuwe doorbraken in de wiskunde, wat sommige wiskundigen inmiddels oproept om grenzen te stellen aan het gebruik van AI bij onderzoek.
Wat betekent het voor de wetenschap
Thompson verwacht dat eenzelfde patroon zich nu herhaalt in andere theoretische vakgebieden. Volgens hem blijven mensen nodig om goede onderzoeksvragen te bedenken en om de antwoorden van AI te controleren. Manso wijst erop dat modellen soms overtuigend klinkende oplossingen presenteren die bij nadere inspectie toch niet kloppen. OpenAI trok zelf al meerdere gepubliceerde oplossingen terug nadat bleek dat ze fouten bevatten. De komende jaren moeten uitwijzen of AI theoretische wetenschap vooral versnelt, of dat het de kwaliteit van onderzoek juist onder druk zet.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Als AI-modellen steeds meer theoretische problemen in de wetenschap zelfstandig kunnen oplossen, kan fundamenteel onderzoek in vakgebieden als natuurkunde en economie sneller gaan dan ooit. Tegelijk groeit de noodzaak aan menselijke controle, omdat modellen soms ten onrechte overtuigd zijn van een foutief antwoord.
- Frontier-model
- Een van de nieuwste en krachtigste AI-taalmodellen die op dat moment beschikbaar zijn, zoals GPT-5.5.
- Trainingsdata-afsluitdatum
- Het moment waarop het verzamelen van data voor het trainen van een AI-model stopt; informatie van na die datum kent het model niet uit zichzelf.
- Deeltjesfysica
- Het vakgebied dat de allerkleinste bouwstenen van materie en hun onderlinge krachten bestudeert, in het artikel aangeduid als 'high-energy theory'.
- Kwantumveldentheorie
- Een theoretisch raamwerk in de natuurkunde dat deeltjes beschrijft als aanslagen van onderliggende velden, de basis voor veel kwantumfysica-onderzoek.
- Kansrekening
- Het wiskundig vakgebied dat onzekerheid en toeval analyseert, een van de domeinen waarin AI-modellen in de studie werden getest.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
