الملخص:
هل تذكرون في وقت سابق من هذا الشهر، عندما اتهم علماء الرياضيات شركة OpenAI بمحاولة الاستيلاء على الصدارة والتنافس على نتائج مسألة رياضية بالغة الصعوبة، الأمر الذي دفع الشركة إلى موجة من الغضب العام؟ وفقًا للأشخاص المطلعين على تقدم البحث، فإن الحقيقة هي أن OpenAI قريب جدًا من حل مشكلة رياضية أخرى في مشكلة جائزة الألفية. تتضمن مسألة جائزة الألفية ما مجموعه سبعة تحديات رياضية مشهورة، والمسألة المثيرة للجدل سابقًا حول وجود وسلاسة معادلة نافييه-ستوكس هي واحدة منها.
وقال المصدر إن الموظفين داخل الشركة يتوقعون أن يتم إثبات الهدف التالي، وهو حدسية هودج، خلال فترة زمنية قصيرة نسبيًا. يدرس تخمين هودج ما إذا كان من الممكن دائمًا وصف خصائص هندسية معينة للهندسة المحددة بواسطة معادلات متعددة الحدود بمكونات جبرية أبسط. ومع ذلك، قد يستغرق الأمر وقتًا أطول لـ OpenAI للإعلان عن نتائج الإثبات. والسبب هو أن الشركة تدرس كيفية التعاون مع مجتمع الرياضيات لنشر النتائج بطريقة مناسبة لتجنب أزمة علاقات عامة أخرى.
لماذا تهتم OpenAI بهذه المسائل الرياضية الصعبة والمعقدة؟ وفي نهاية المطاف، فإن حل مثل هذه المشاكل أمر مكلف: فإثبات النتائج المتعلقة بمعادلة نافييه-ستوكس في السابق ربما كان يكلف ملايين الدولارات. قال المصدر إن OpenAI استخدم نسخة مختلفة من نموذج الجيل التالي المُدرب مسبقًا (الذي يحمل الاسم الرمزي "Doug") لإكمال هذا الدليل.
يعتقد بعض الباحثين في OpenAI أنه بعد هندسة البرمجيات، تعد الرياضيات هي المجال المنطقي التالي الذي يجب التغلب عليه في النماذج الكبيرة. يتمتع الحقلان بخصائص متشابهة: فكلاهما يتطلب تفكيرًا منطقيًا خطوة بخطوة، ويمكن التحقق من معظم النتائج تلقائيًا. حتى أن بعض الباحثين يرون أن تغييرات الأتمتة التي حدثت في مجال هندسة البرمجيات في العام الماضي ستتكرر في مجال الرياضيات خلال الـ 6 إلى 9 أشهر القادمة.
بالإضافة إلى ذلك، فإن التغلب على المشكلات الرياضية الصعبة سيساعد أيضًا مطوري الذكاء الاصطناعي على تعزيز أتمتة أبحاث التعلم الآلي - فالتعلم الآلي نفسه يتضمن الكثير من الرياضيات. يعد هذا النوع من الأتمتة جزءًا مهمًا من هدفهم المتمثل في التحسين الذاتي المتكرر (يقوم الذكاء الاصطناعي بتطوير ذكاء اصطناعي جديد بشكل مستقل).
إن اختبار قدرة النماذج المتطورة على حل المشكلات الرياضية التي لم يتم إثباتها من قبل يمكن أن يساعد الباحثين أيضًا على تقييم مستوى التقدم وقدرات الاستدلال المعقدة للنماذج. إذا كان النموذج قادرًا على حل المشكلات الصعبة مثل معادلة نافييه-ستوكس وحدسية هودج، فقد يعني ذلك أنه قادر أيضًا على حل المشكلات الصعبة بنفس القدر في مجالات أخرى مثل علم الأحياء والكيمياء.
بالإضافة إلى ذلك، طالما تم إصدار النتائج دون التسبب في استياء شديد بين علماء الرياضيات، فإن مثل هذه الاختراقات يمكن أن تخلق أيضًا معالم جديدة لافتة للنظر لـ OpenAI وتكون بمثابة رقائق دعاية في السباق نحو الذكاء الاصطناعي الفائق العام، وهو أمر مفيد بشكل طبيعي للشركة.
التعليقات