الملخص:
بعد الإعلان الشهر الماضي عن استخدام النماذج الداخلية المتطورة لحل واحدة من أهم المشكلات المفتوحة في الرياضيات، حققت OpenAI مرة أخرى نجاحًا كبيرًا في مجتمع الرياضيات. في 6 أكتوبر بالتوقيت المحلي، أعلنت شركة OpenAI عن مجموعة من نتائج الأبحاث الرياضية الجديدة الناتجة عن نماذج الذكاء الاصطناعي الداخلية المتطورة، والتي تتضمن إجمالي 372 مجموعة من النتائج، تغطي عددًا كبيرًا من المشكلات طويلة المدى التي لم يتم حلها في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر النظرية. وقالت OpenAI إن هذه النتائج إما حلت مشاكل مفتوحة طويلة الأمد أو حققت اختراقات كبيرة.
معرفة المزيد:
https://github.com/openai/math
إن حجم هذا الإصدار يتجاوز بكثير الإنجازات السابقة في مسألة رياضية واحدة. كشفت OpenAI عن مئات نتائج الأبحاث هذه المرة، بما في ذلك 722 ورقة بحثية أو مخطوطات ذات صلة، تتوافق مع 372 مجموعة مختلفة من النتائج الرياضية. أصدرت الشركة أيضًا معلومات مثل ملخص لبعض عمليات الاستدلال النموذجي، واستهلاك موارد الحوسبة، وعدد المشكلات التي تمت محاولتها، على أمل السماح لمجتمع الرياضيات بتقييم نتائج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر شمولاً.
قالت OpenAI إن هذه النتائج تأتي من نموذج داخلي متطور لم يتم فتحه رسميًا للجمهور بعد. على عكس مشكلة معادلة نافييه-ستوكس المثيرة السابقة، لا يركز هذا الإصدار على مجال معين من الرياضيات، ولكنه يغطي العديد من الاتجاهات مثل نظرية الأعداد، والهندسة الجبرية، وعلوم الكمبيوتر النظرية. لقد حيرت بعض هذه المشكلات علماء الرياضيات لسنوات، وحتى لعقود.
وفقًا للبيانات الصادرة عن OpenAI، في المتوسط، تستخدم كل نتيجة موارد حاسوبية تعادل حوالي 3 ساعات من التفكير المستمر في ChatGPT Pro. وهذا يعني أن هذه النتائج لا يتم إنشاؤها ببساطة من خلال طلب دردشة واحد، ولكن يتم الحصول عليها بناءً على حسابات واسعة النطاق والتجربة والخطأ. كما نشرت OpenAI أيضًا إحصائيات حول المشكلات التي حاول النموذج حلها، على أمل أن يتمكن العالم الخارجي من فهم معدل النجاح والتكلفة الحسابية وراء هذه النتائج.
يعكس هذا الإصدار أيضًا محاولة OpenAI لتغيير الطريقة التي أصدرت بها النتائج الرياضية للذكاء الاصطناعي في الماضي. في السابق، عندما أعلنت شركات الذكاء الاصطناعي عن اكتشافات رياضية كبرى، فإنها غالبا ما تعلن عنها مباشرة من خلال مدونات الشركة أو البيانات الصحفية، تاركة لعلماء الرياضيات الحكم على ما إذا كانت النتائج موثوقة. تسببت هذه الممارسة في عدم الرضا في مجتمع الرياضيات، لأن البحث الرياضي يعتمد بشكل كبير على البراهين الصارمة، ومراجعة النظراء، والإسناد الواضح للتأليف والمساهمة.
ولتحقيق هذه الغاية، أنشأت شركة OpenAI مجموعة استشارية للرياضيات والذكاء الاصطناعي ودعت الخبراء، بما في ذلك علماء الرياضيات المشهورين، لمناقشة كيفية نشر النتائج الرياضية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. ذكرت OpenAI هذه المرة أنها أشارت إلى نصيحة هذه المنظمة الاستشارية المستقلة، ونشرت النتائج للعامة في مستودع GitHub، وقدمت آلية تعديل الورق والاستشهاد حتى يتمكن الباحثون من إجراء المراجعات بعد اكتشاف المشكلات، مع الاحتفاظ بسجلات بحثية أكثر وضوحًا.
توفر بعض النتائج أيضًا دليلاً رسميًا بسيطًا. Lean هي أداة برمجية تمكن أجهزة الكمبيوتر من التحقق من البراهين الرياضية. من خلال تحويل البراهين الرياضية إلى نموذج يمكن لـ Lean التحقق منه، يمكن للباحثين التأكد بشكل أكثر صرامة مما إذا كانت هناك ثغرات منطقية في البراهين التي ينشئها الذكاء الاصطناعي. ذكرت OpenAI أنها قامت بإضفاء الطابع الرسمي على عدد كبير من النتائج وستستمر في تحديث المستودع بعد الحصول على المزيد من الأدلة الرسمية.
ومع ذلك، فإن هذا الإصدار من OpenAI لا يعني أن جميع هذه النتائج الرياضية قد تم الاعتراف بها من قبل مجتمع الرياضيات. لقد تم للتو نشر عدد كبير من الأوراق البحثية، ولا يزال علماء الرياضيات بحاجة إلى قراءة كل واحدة منها، وفحص الأدلة، والحكم على مدى أهمية النتائج. بالنسبة للمسائل الرياضية المعقدة، هناك فجوة كبيرة بين "ادعاءات الذكاء الاصطناعي لحلها" و"تأكيد المجتمع الرياضي على حلها".
في الواقع، هذا أحد الأسباب المهمة التي جعلت هذه الحادثة تثير الجدل. يعتقد بعض الأشخاص في مجتمع الرياضيات أن شركات الذكاء الاصطناعي تنتج نتائج رياضية بسرعة غير مسبوقة، لكن نظام البحث الرياضي التقليدي ليس لديه الوقت الكافي للتحقق من هذه النتائج. إذا استمرت الشركات في نشر كميات كبيرة من النتائج غير الخاضعة لمراجعة النظراء، فقد يضطر علماء الرياضيات إلى قضاء الكثير من الوقت في غربلتها بحثًا عن ما هو ذو قيمة حقيقية.
لقد تم الكشف عن هذا القلق بالكامل عندما أعلنت شركة OpenAI سابقًا عن حلها لمشكلة Navier-Stokes. شكك عالم الرياضيات تريستان باكماستر علنًا في عملية OpenAI للحصول على أفكار الإثبات ذات الصلة، وقال إنه وعالم الرياضيات الأنثروبي ليفنت ألبوج قد أحرزا تقدمًا مهمًا في الاتجاهات ذات الصلة من قبل. اندلع جدل حاد في مجتمع الرياضيات حول من أول من اقترح الأفكار الرئيسية لنتائج البحث، وكيف ينبغي لشركات الذكاء الاصطناعي تحديد توقيعاتها ومساهماتها.
أنكرت شركة OpenAI الاتهامات ذات الصلة، لكن الحادث دفع مجتمع الرياضيات إلى مناقشة جدية لقضية كانت بعيدة في السابق: عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي من إكمال العمل البحثي بشكل مستقل والذي لم يتمكن سوى كبار علماء الرياضيات من التعامل معه في الماضي، فكيف ينبغي تعريف "المؤلف" و"المكتشف" و"المساهمة البحثية" التقليدية.
وبالتالي، فإن هذا الإصدار ليس مجرد إصدار لمجموعة من الأوراق الرياضية، ولكنه أيضًا تجربة حول الاتجاه المستقبلي لنماذج البحث الرياضي. في الماضي، كان علماء الرياضيات يستغرقون أشهرًا أو حتى سنوات لدراسة مسألة مفتوحة. الآن، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي المتطور تجربة مئات أو أكثر من المشكلات في وقت واحد مع استثمار ساعات من موارد الحوسبة. وحتى لو لم يتم إثبات الغالبية العظمى منها في نهاية المطاف، فطالما أن بعض النتائج صحيحة حقًا، فإن كفاءة البحث قد تتجاوز بكثير كفاءة طرق البحث البشرية التقليدية.
تعتقد شركة OpenAI أن الغرض من هذه الإنجازات ليس استبدال علماء الرياضيات، بل دفع حدود المعرفة الرياضية إلى الأمام. وذكرت الشركة أنها تأمل في السماح لعلماء الرياضيات بمواصلة دراسة النتائج التي تنتجها أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه من خلال الندوات والمؤتمرات والمشاريع البحثية المتخصصة في المستقبل، ومساعدة المجتمع العلمي على فهم كيفية توليد الذكاء الاصطناعي لهذه الأفكار الرياضية الجديدة.
وفي الوقت نفسه، لا تزال شركة OpenAI تستعد لإصدار النماذج التي أنتجت هذه النتائج للجمهور في المستقبل. وقالت الشركة إنها تأمل في السماح للعلماء بالاستخدام المباشر لأنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا لحل المشكلات في الرياضيات والمجالات العلمية الأخرى بعد إجراء المزيد من تقييمات السلامة والقدرات.
وهذا أيضًا هو الجانب الأكثر جدارة بالملاحظة في هذه الحادثة. في السنوات القليلة الماضية، تجلى تقدم الذكاء الاصطناعي في مجال الرياضيات بشكل رئيسي في تحسين أسئلة المنافسة، والاختبارات الموحدة، وقدرات الإثبات المساعدة. الآن، بدأ الذكاء الاصطناعي في المشاركة بشكل مباشر في البحث الرياضي الحقيقي وإنشاء المئات من نتائج الأبحاث المرشحة. وإذا تم التحقق من جزء كبير منها أخيرًا من قبل المجتمع الرياضي، فهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد دخل تدريجياً مرحلة "أداة البحث" من "أداة حل المشكلات" في مجال الرياضيات.
ولكن في نفس الوقت الكمية لا تساوي الجودة. السؤال الحقيقي الذي يحتاج مجتمع الرياضيات إلى الإجابة عليه ليس هو عدد الأوراق البحثية التي ينتجها الذكاء الاصطناعي في وقت واحد، ولكن كم منها يمكن أن يتحمل مراجعة النظراء الصارمة، وكم منها يحتوي على أفكار أصلية حقًا، وكم منها يمكن أن يدفع علماء الرياضيات الآخرين إلى المزيد من حل المشكلات التي لم يكن من الممكن حلها سابقًا.
بغض النظر عن النتيجة النهائية، فإن إعلان OpenAI عن مئات النتائج الرياضية في وقت واحد يعني أن العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبحث الرياضي تمر بتغييرات جوهرية. في الماضي، كان البشر يشعرون بالقلق بشأن ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على حل المشكلات الرياضية. والآن أصبح السؤال الأكثر واقعية: عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في إنتاج نتائج رياضية بسرعة تتجاوز بكثير سرعة فرق البحث البشرية، فكيف ينبغي لعلماء الرياضيات البشريين التحقق من هذه النتائج وفهمها وفحصها والاستفادة منها؟
وربما يكون هذا التغيير قد بدأ للتو.
التعليقات