Kronikk | Kunstig intelligens
Publisert 12. november 2026 kl. 10:02
Generativ KI er god til å løse matematiske teoremer, påstander som har manglet bevis. Det har skremt matematikere, men det er ikke noe som tyder på at naturviterne har blitt skremt. Det er en grunn til det. I naturvitenskap prøver vi ikke å bevise våre påstander, dvs. lover og teorier. Vi har ingen kriterier for sannhet; bare for hva som ikke kan være sant.
Spørsmålet blir derfor om og naturvitenskap KI kan hjelpe naturvitere å komme opp med nye lover og teorier. For å kunne si noe meningsfylt om det, må vi kjenne til hvordan vi har kommet frem til lover og teorier.
Naturvitenskapen er en empirisk vitenskap, men det er ikke bare det vi observerer som fører til ny kunnskap. Veksten i kunnskap har forutsatt menneskeskapte begreper som ikke kan relateres direkte til noe vi har sett; ingen har sett et elektron eller et kraftfelt. Det finnes imidlertid ingen regler for hvordan vi skal kommer opp med nye begreper. Det er ikke noe vi kan lære, slik vi lærer å lese. Ifølge Einstein må vi stole på det «vitenskapelig instinktet» eller vår «empati med naturen», dvs. kreativiteten er ikke forankret i det logiske intellekt, men i følelsene.
Samtidig advarte Einstein mot å stole for mye på begreper som har tjent oss vel. Det kanskje beste eksempelet på det er den mekaniske eteren som Newton introduserte for å forklare gravitasjon. Den var antatt å være til stede i vakuum. Eteren hadde noen underlige egenskaper. Den var så tynn at vi ikke merket den når vi beveget oss, men fordi den sørget for at elektromagnetiske bølger forplantet seg med 3000.000 km/s, måtte den ha en stivhet som var fire tusen ganger større enn stål!
Maxwell trengte denne eteren da han utviklet elektromagnetismen, mens Hertz, som påvise eksistensen av radiobølger, påstod at han «ikke klarte å tenke uten den mekaniske eteren». I 1905 tok Einstein denne, fysisk sett meningsløse, men altså nyttige, eteren ut av fysikken – fordi den «var overflødig. Han tok også begrepet «gjenstridig tiltrekning», som Newton hadde funnet så nyttig, ut av tekningen. Gravitasjon ble forklart med at det tredimensjonale rommet krummer seg.
Vi er ikke i stand til å lage mentale bilder av et krumt rom (kun krumme flater), men det finnes matematikk som gjør det mulig å regne på det, slik at det krumme rom blir koblet til erfaringen. Alle våre lover og teorier er formulerte i matematiske termer. Det er imidlertid en tilsnikelse. Ingen målinger ligger helt på en matematisk linje. Det er vi som plasserer dem der; vi antar at de ville ha havnet der dersom vi hadde hatt helt presise målinger. Det er en gjetting, en idealisering av erfaringen.
Mange har løst dette problemet med å ty til tankeeksperiment der de kan anta helt presise målinger. Da Galilei kom frem til falloven, måtte han se for seg vakuum, noe han ikke var i stand til å lage, mens Einsteins generelle relativitetsteori bygger på et tankeeksperiment der et menneske var lukket inne i en heis ute i verdensrommet.
Dette viser at lovene og teoriene er våre oppfinnelser: De har status som approksimative sannheter som ikke har en bevisbar eksistens utenom den menneskelige hjerne. Den enkelte forsker drømmer gjerne om å finne sannheten, men det er ikke målet med naturvitenskapen. Vi har nemlig ingen kriterier for endelig sannhet, slik de har i matematikk. Einstein var derfor påpasselig med å understreke at hans generelle relativitetsteori ikke representerte det endelige svaret. Det er samfunnet som bestemmer hva som er godt nok, ikke vi. Hvordan skal KI forholde seg til denne pragmatiske holdningen?
Ettersom KI er god på logikk kan teknologien kanskje brukes til å identifisere matematiske implikasjoner i de lovene og teoriene vi har, slik Einstein utledet E = mc2 fra den spesielle relativitetsteorien (1905), og Louis de Broglie ved å kombinere Plancks kvantelov (1900) og Einsteins E = mc2 kom frem til at også materien har en bølgenatur. Dette var oppdagelser som ikke krevde nye begreper.
Dette virker lovende, men det også problematisk. Alle lover og teorier bygger på visse antagelser, og antallet konsekvenser som kan utledes av dem, er «uendelig». De aller fleste, og kanskje alle, vil imidlertid trolig være av liten eller ingen interesse. Vi risikerer derfor å drukne i meningsløse forslag. Det må vi unngå.
Vi må derfor finne en måte å bruke KI på der vi holder hendene på rattet – hele tiden. Evner vi det, kan vi stå overfor en ny gullalder, slik vi opplevde i begynnelsen av 1900-tallet med fremveksten av kvantefysikken og relativitetsteoriene. Forskerne var i ferd med å gi opp håpet om store nye oppdagelser og mente at de måtte konsentrere seg om å foreta mer nøyaktige målinger. Så kom Planck og Einstein.
Politikerne har heldigvis ikke gitt opp, men de er utålmodige. Så kanskje KI er det vi trengte – som et støtteverktøy – for å kunne leve opp til forventingene?
