رياضيون هواة يحلون مشكلات إردوش بمساعدة الذكاء الاصطناعي

أذهل رياضيون هواة المهنيين باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي لمواجهة مشكلات طويلة الأمد طرحها بول إردوش. بينما تعيد معظم الحلول اكتشاف نتائج موجودة، تبرز إثبات جديد إمكانيات الذكاء الاصطناعي لتحويل البحث الرياضي. يرى الخبراء هذا خطوة أولى نحو تطبيقات أوسع في المجال.

بول إردوش، الرياضي المجري الشهير، ترك أكثر من 1000 مشكلة غير محلولة بعد وفاته في عام 1996، تغطي مجالات من التوافيق إلى نظرية الأعداد. هذه المشكلات، غالباً ما تكون بسيطة في التصوير لكنها صعبة الحل، تخدم كمعايير للتقدم في الرياضيات. يدير توماس بلوم في جامعة مانشستر موقعاً إلكترونياً يتتبع هذه التحديات. بدءاً من أكتوبر 2023، بدأ الهواة في إدخال مشكلات إردوش في روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي. استخدمت في البداية للعثور على الأدبيات ذات الصلة، سرعان ما أنتجت الأدوات تحسينات جزئية وإثباتات. الطالب الجامعي كيفن باريتو في جامعة كامبريدج والهاوي ليام برايس ركزا على المشكلة 728، افتراض في نظرية الأعداد. باستخدام شات جي بي تي-5.2 برو، حصلا على حجة متطورة، قاموا بتحققها باستخدام أرسطو، ذكاء اصطناعي من هارمونيك يترجم الإثباتات إلى لغة البرمجة لين للفحص الآلي. بحلول منتصف يناير 2024، حلت الذكاء الاصطناعي ست مشكلات إردوش بالكامل، على الرغم من أن المهنيين وجدوا لاحقاً أن خمسة منها كانت لها حلول سابقة في الأدبيات. يظل عمل باريتو وبرايس على المشكلة 205 الحل الوحيد الجديد. بالإضافة إلى ذلك، ساهمت الذكاء الاصطناعي بحلول جزئية جديدة أو تحسينات لسبع أخرى، بعضها مرتبط بأوراق بحثية مهملة. يثير هذا أسئلة حول الجدة مقابل إعادة الاكتشاف. يشير بلوم إلى أن الذكاء الاصطناعي غالباً ما يعيد صياغة المشكلات لاكتشاف روابط مخفية: «كثير من هذه الأوراق، لم أكن لأجدها... بدون هذا النوع [من استخدام] أداة الذكاء الاصطناعي». يعترف باريتو بأن المشكلات نسبياً بسيطة، متوقعاً أن الأصعب، بما في ذلك تلك ذات الجوائز، ما زالت خارج قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. يسميه كيفن بوزارد في كلية إمبريال لندن «براعم خضراء» للتقدم، ليس بعد تهديداً للخبراء. يقترح تيرنس تاو في جامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يمكن من نهج أكثر تجريبية: «لا نجري رياضيات واسعة النطاق لأننا لا نملك الموارد الفكرية، لكن الذكاء الاصطناعي يظهر أنه يمكن». يتخيل بلوم توسعاً في نطاق البحث، مما يسمح للرياضيين بالاستفادة فوراً من مجالات غير مألوفة دون تعلم مكثف.

مقالات ذات صلة

شركة ناشئة جديدة في مجال الرياضيات بالذكاء الاصطناعي تُدعى Axiom قد حلت، حسب التقارير، أربع مشكلات رياضية عريقة، مما يُظهر تقدماً في استدلال الذكاء الاصطناعي. تعاملت الذكاء الاصطناعي للشركة مع تحديات في مجالات مثل الهندسة الجبرية ونظرية الأعداد التي حيرت الرياضيين لسنوات. يبرز هذا التطور القدرات المتزايدة للذكاء الاصطناعي في مواجهة الألغاز الأكاديمية المعقدة.

من إعداد الذكاء الاصطناعي

كشف دراسة من جامعة كورنيل أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي زادت من إنتاج الباحثين للأوراق حتى 50%، مما يفيد المتحدثين غير الناطقين بالإنجليزية بشكل خاص. ومع ذلك، فإن هذا الزيادة في المخطوطات المصقولة تعقد عملية المراجعة بالأقران وقرارات التمويل، حيث يفتقر الكثير منها إلى قيمة علمية جوهرية. تبرز النتائج تحولًا في ديناميكيات البحث العالمية وتدعو إلى سياسات محدثة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في الأكاديميا.

ورقة بحثية جديدة تُظهر أن نماذج اللغة الكبيرة يمكنها تحديد الهويات الحقيقية خلف أسماء المستخدمين المجهولين عبر الإنترنت بدقة عالية. الطريقة، التي تكلف 4 دولارات فقط لكل شخص، تحلل المنشورات بحثًا عن أدلة وتقارنها عبر الإنترنت. يحذر باحثون من ETH Zurich وAnthropic وMATS من انخفاض الخصوصية عبر الإنترنت.

من إعداد الذكاء الاصطناعي

وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي من شركات مثل OpenAI وAnthropic وGoogle يمكّنون من العمل الممتد على مشاريع البرمجيات، بما في ذلك كتابة التطبيقات وإصلاح الأخطاء تحت إشراف بشري. تعتمد هذه الأدوات على نماذج لغة كبيرة لكنها تواجه تحديات مثل معالجة السياق المحدودة والتكاليف الحوسبية العالية. فهم آلياتها يساعد المطورين على اتخاذ قرارات بشأن نشرها بفعالية.

 

 

 

يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط

نستخدم ملفات تعريف الارتباط للتحليلات لتحسين موقعنا. اقرأ سياسة الخصوصية الخاصة بنا سياسة الخصوصية لمزيد من المعلومات.
رفض