Miért nem hoznak létre tudományos forradalmakat a nyelvi modellek, és mit tudnak a világmodellek?

• Az AI (mesterséges intelligencia) nyelvi modellek képesek dedukcióra és indukcióra, de hiányzik belőlük a kreatív abdukció képessége.[^1]
• Einstein tudományos áttöréseit olyan testérzékelés és belső szimuláció segítette, ami a mai nyelvi modellekből hiányzik.
• A fizikailag konzisztens világmodellek lehetőséget kínálhatnak a tudományos innováció új szintjére.

Zahavy tanulmánya szerint az AI nyelvi modellek ugyan kiválóan képesek meglévő szabályok alkalmazására és minták felismerésére, de a valódi tudományos forradalmakhoz szükséges kreatív ugrást – az abdukció magasabb szintjét – még nem tudják elérni. A jövőben azonban a világmodellek áttörést hozhatnak ezen a területen.

A nyelvi modellek kognitív korlátai

Dedukció, indukció és abdukció – három gondolkodási mód

Charles Sanders Peirce klasszikus filozófiai felosztása szerint az emberi gondolkodás három fő módja létezik: dedukció, indukció és abdukció. A nyelvi modellek (mint az AlphaProof, Gemini vagy GPT-5) ma már sikeresen teljesítenek deduktív és induktív feladatokat, így például matematikai problémák megoldásában vagy adatminták felismerésében.[^1]

Az abdukció azonban – azaz egy meglepő jelenség magyarázatára szolgáló kreatív ok feltalálása – továbbra is kihívást jelent számukra. A hagyományos abdukció során a modellek képesek a meglévő magyarázatok közül választani, de az igazán új, nyelvileg még nem létező elméletek megalkotása hiányzik.

Az abdukció két szintje és az AI szűk keresztmetszete

Zahavy szerint a „manipulatív abdukció”, vagyis az eredeti okok feltalálása a tudományos forradalmak kulcsa. Az AI nyelvi modellek azonban főként hibajelzések alapján tanulnak, és a kreatív ugráshoz szükséges belső motiváció vagy testérzékelés hiányzik belőlük. Ezért egy AI valószínűleg soha nem alkotta volna meg például az általános relativitáselmélet alapelveit, mint Einstein tette, hiszen nem volt adat- vagy hibakényszer, ami elindíthatta volna ezt a folyamatot.[^1]

“Egy, az optimalizálásra kihegyezett AI nem látta volna okát a fizika alapjainak megreformálására, mint ahogy az akkori csillagászok sem, akik inkább egy új bolygót feltételeztek a Merkúr pályájának eltérései miatt.”[^1]

Az érzékelés és testélmény szerepe a tudományos áttörésekben

Zahavy rámutat, hogy Einstein „legboldogabb gondolatát” – a szabadon eső megfigyelő érzését – nem puszta logikai vagy nyelvi műveletek, hanem belső, testhez kötött szimuláció indította el. Hasonló példát látunk Archimédész legendájában is, ahol a felhajtóerő elvét a fürdőkádba lépéskor érzett testi élmény inspirálta.

A nyelvi modellek viszont olyanok, mint az úgynevezett „kínai szoba” gondolatkísérlet szereplője: szabályok szerint tologatják a jeleket, de nem értik azok jelentését, mivel nincs hozzáférésük a valódi érzékeléshez és testélményhez.[^1]

Világmodellek: az abdukció új reménye

A jelenlegi modellek és a hiányzó visszacsatolás

Bár olyan rendszerek, mint a Sakanas AI Scientist vagy a Deepmind AlphaEvolve képesek tudományos folyamatok automatizálására, ezek legfeljebb a meglévő fogalmak újszerű kombinációját nyújtják, és optimalizációhoz jól definiált hibajelzésre van szükségük. Einstein esetében azonban ilyen jelzés nem volt.[^1]

A fizikailag konzisztens világmodellek lehetősége

Zahavy szerint az úgynevezett világmodellek, amelyek lehetővé teszik az AI számára, hogy szimulációkban aktívan beavatkozzon és hipotetikus kísérleteket hajtson végre, segíthetnek áthidalni ezt a hiányosságot. Ilyen például a Genie, amely révén a mesterséges ügynök szintetikus laboratóriumi környezetben próbálhat ki új elméleteket, ahol még nincs nyelvi vagy fogalmi előzmény.

“A fizikai világmodellek megnyithatják az utat a kreatív abdukció előtt, de a jelenlegi tanulmány még nem bizonyítja véglegesen, hogy ez lehetséges.”[^1]

Összefoglaló

Az AI nyelvi modellek jelenleg nem képesek a tudományos forradalmakhoz szükséges kreatív ugrásra, mivel hiányzik belőlük a testhez kötött szimuláció és érzékelés. Azonban a világmodellek, amelyek aktív beavatkozást és szimulált tapasztalatokat kínálnak, a jövőben áttörést hozhatnak a mesterséges tudományos innovációban.

Forrás:

[^1]: Redaktion (2026-07-30). “Sprachmodelle können keine wissenschaftlichen Revolutionen auslösen, Weltmodelle vielleicht schon”. The Decoder. Közzétéve [2026. 07. 30.].