Os modelos de inteligência artificial (IA) têm demonstrado grande habilidade em resolver problemas matemáticos, levando alguns a temer que isso possa sobrecarregar os acadêmicos e afetar negativamente o avanço da física.

De acordo com John Sous, do Yale University, os testes tradicionais podem estar subestimando a capacidade dos modelos de IA em física. Após corrigir erros e ambiguidades nos testes, as pontuações dos modelos de IA dispararam para níveis muito altos, indicando que os problemas não residem na IA, mas nas limitações dos testes.

Sous destaca que a física envolve muitas áreas não bem definidas, o que pode ser um desafio para a IA. 'Interessante física surge quando encontramos algo confuso, algo que observamos na natureza que não entendemos', explica Sous. 'Então é a tarefa do físico criar um modelo, uma aproximação ou uma simulação que capture e previna esse fenômeno.'

O uso de formalização, uma técnica que transforma ideias matemáticas em código, tem sido crucial para a progressão da IA em matemática, mas ainda está em estágio inicial em física. Isso ocorre porque os problemas físicos podem ser mais complexos e menos claros.

Logan Wright, também da Yale University, está ensinando um curso sobre o uso de IA na pesquisa física. Ele enfatiza a importância de criar experimentos onde as entradas e saídas possam ser controladas por computador, permitindo que a IA explore o espaço de problemas e obtenha resultados significativos.