🌍 Языковые модели не способны на научные революции — но мир-модели могут

Исследователь Том Захави (Sakana AI) утверждает, что крупные языковые модели прекрасно справляются с дедукцией и индукцией, но не способны к «манипулятивной абдукции» — творческому скачку, который лежит в основе научных открытий. В статье на The Decoder он разбирает пример Эйнштейна: не имея явного сигнала ошибки (данные подтвердили ОТО лишь через несколько лет), модель просто «дорисовала» бы планету Вулкан, а не переосмыслила пространство и время.

Ключевая идея — абдукция требует телесного опыта. Эйнштейн пришёл к принципу эквивалентности через мысленный эксперимент с падающим человеком, Архимед — через ощущение вытесненной воды. Языковые модели, как «китайская комната» Серла, оперируют символами без сенсорного grounding. Даже AI Scientist от Sakana лишь комбинирует существующие концепты, а AlphaEvolve от DeepMind нуждается в чётком сигнале ошибки.

Выход Захави видит в физически непротиворечивых мир-моделях, управляемых действиями (вроде Genie от Google DeepMind). Они позволяют агенту активно вмешиваться в симуляцию и проводить контрфактические эксперименты — например, «мысленно перерезать трос лифта». Такая «синтетическая лаборатория» может дать обратную связь для изобретения новых аксиом там, где нет лингвистического шаблона.

#AI #Science #WorldModels #Abduction #DeepMind