The Decoder

أظهرت OpenAI 372 دليل رياضيات من إنشاء الذكاء الاصطناعي على GitHub، وطلبت من العالم الأكاديمي أن يتبعها

نشرت شركة OpenAI 372 نتيجة رياضية منتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي على GitHub، بما في ذلك التحليلات الشكلية لـ Lean لتحقق الآلات. استغرقت كل نتيجة حوالي ثلاث ساعات من حوسبة ChatGPT Pro في المتوسط. لكن 25 فائزًا بجائزة…

Matthias Bastian
مصدر الصورة · The Decoder

أظهرت OpenAI 372 دليل رياضيات من إنشاء الذكاء الاصطناعي على GitHub، وطلبت من العالم الأكاديمي أن يتبعها

Matthias Bastian ماتياس باستيان عرض 프로핧 لماتياس باستيان على لينكدإن السبت، 7 أكتوبر 2026 Image description

نقاط رئيسية

  • نشرت OpenAI 372 نتيجة رياضية تم إنشاؤها بواسطة نموذج ذكاء اصطناعي داخلي.
  • النتائج موجهة لحل المشكلات المفتوحة أو تطويرها، بما في ذلك تحسين خوارزميات الكمبيوتر والتقدم في فرضية ريمان.
  • معظم النتائج جاءت من توجيه واحد إلى وكيل واحد، حيث استغرقت كل عملية حوالي ثلاث ساعات في إجمالي معدلات معالجة ChatGPT Pro.

أصدرت OpenAI مجموعة كبيرة من النتائج الرياضية التي تم إنشاؤها بواسطة نموذج ذكاء اصطناعي داخلي. تم نشر الأدلة على GitHub بدلاً من المجلات الأكاديمية، ويهدف التحقق الرسمي منها إلى جعل المراجعة أكثر عملياً.

نشرت OpenAI 372 نتيجة رياضية جديدة تم إنشاؤها بواسطة نموذج داخلي متقدم. يُفترض أن كل نتيجة تحل مشكلة مفتوحة أو تحرز تقدمًا كبيرًا في هذا الاتجاه. تتضمن المجموعة تحسينات على خوارزميات الكمبيوتر الرئيسية وتطورات متعلقة بـ فرضية ريمان.

تقوم الشركة بعرض النتائج في مستودع GitHubمحتوى كامل مع سجلات التعديل والمراجعات. وفقًا لشركة OpenAI، فقد أنتج النموذج نفسه بالفعل حلًا لمشكلة نايفر-ستوكس التي تمت مناقشتها. مراجعة رسمية لفترة من الأسابيع.

يقول OpenAI إن تقريبًا كل النتائج جاءت من توجيه واحد إلى وكيل ذكاء اصطناعي واحد، بينما استغرقت بعضها عدة محاولات. وهذا تباين واضح مع حل ناييه-ستوكس، الذي احتاج إلى مجموعة من 10,000 وكيل وملايين الدولارات في الحوسبة. في المتوسط، استغرقت كل نتيجة حوالي ثلاث ساعات من حوسبة ChatGPT Pro Thinking.

يمكن أن تسهل التحقق الرسمي مشكلة الضعف في مراجعة النصوص

العديد من البراهين يأتي مع تطبيعات في Lean، لغة برمجة تم بناؤها للتدقيق الرياضي الآلي. هناك مخططات لتطبيعات أكثر. السبب عملي: حجم النتائج التي تُولد بواسطة الذكاء الاصطناعي كبير جدًا، ويمكن أن يفوق قدرة المجتمع الرياضي على المراجعة اليدوية.

نشرت شركة OpenAI أيضًا تفاصيل عن منهجيتها، بما في ذلك ملخصات لعملية التفكير، وإحصائيات حول عدد المشاكل التي حاول النموذج حلها، وتقديرات لتكاليف الحساب.

لا تم تصميم المجلات التقليدية لتحقيق هذا النوع من الإيقاع

قامت OpenAI بنشر نتائجها على GitHub بدلاً من مجلات المراجعة الأكاديمية. إنه إجراء تفصيلي، لأنه يعني أن العملية التقليدية للبحث العلمي بطيئة جداً بالنسبة لهذا الحجم من المعرفة الجديدة المحتملة.

تشاورت شركة OpenAI مع مجموعة الإرشاد في الرياضيات والذكاء الاصطناعي في معهد الدراسات المتقدمة، واتبعت بشكل شامل التوصيات العامة لهم، حيث لم تعلن الشركة عن أي طلبات عمل، وشاركت فقط بتكاليف الحساب المتوسطة بدلاً من أرقام كل مشكلة على حدة. تشمل مجموعة الإرشاد الفائز بميدالية فيلدز، تيموثي جاورز، بين علماء الرياضيات المشهورين الآخرين.

أعلنت الشركة أيضًا عن خطط لتمويل ورش عمل ومؤتمرات تركز على فهم النتائج التي تنتجها الذكاء الاصطناعي. أعربت شركة OpenAI عن رغبتها في تحسين جودة الاقتباسات والعرض التقديمي الخاصة بها، وقالت إنها تعمل على إصدار النموذج بشكل مسؤول بهدف “تمكين العلماء مباشرة باستخدام أحدث القدرات”.

لقد وضعت OpenAI حدًا مهمًا مسبقًا للفريق الاستشاري: يمكن للعلماء الرياضيين أن يقدموا النصائح حول كيفية نقل النتائج، لكن لا يمكنهم تقديم نصائح حول ما إذا كانت النتائج تُنتج بسرعة كافية أم لا.

تتقسم مجتمع الرياضيات حول معنى الأدلة المصنعة بكمية على أرض الواقع

يمكن للتحريفات الرسمية أن تؤكد صحة المنطق، لكنها لا تستطيع تقييم ما إذا كان النتيجة ذات صلة رياضيًا أو أصيلة. تعلق OpenAI على أن نتائجها تدفع حدود المعرفة البشرية. ما إذا كان المجتمع الرياضي يتفق مع ذلك يظل سؤالًا مفتوحًا. حتى الآن، تتراوح ردود الفعل من الإثارة إلى الإحباط.

في مؤخرًا رسالة مفتوحة العنوان: "خلل شديد في تطابق الذكاء الاصطناعي مع الرياضيات"، حذر 25 فائزًا بميدالية فيلدز من عدم التوافق العميق بين أهداف صناعة الذكاء الاصطناعي وأهداف الرياضيات. كتبوا أن حل المشكلات هو مجرد أداة ووساطة للهدف الحقيقي وهو الفهم والمعرفة المفاهيمية. وقالوا إن إنتاج الكماليات الحقيقية بكميات كبيرة قد يدمر الأرضية الخصبة بدلاً من إحياء الأفكار الجديدة. وسيؤثر ذلك على مجالات أخرى أيضًا.

جويرس حذر من أن خلال عشر أو عشرين سنة، قد تزداد الأدبيات الرياضية بشكل كبير، بينما لن يبقى مجتمع بشري يفهمها حقًا. وقال تيرينس تاو، فائز بجائزة فيلد ميدال، إن التدريب على علماء الرياضيات الشباب يجب أن يركز على الجانب البشري، ويحصر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل صارم، حتى ينجو التعلم والفهم الحقيقي.

أخبار الذكاء الاصطناعي بدون الضجيج – مُختار من قبل البشر

اشترك في THE DECODER للقراءة بدون إعلانات، برنامج نشر نصي صادر عن الذكاء الاصطناعي أسبوعيًا، تقرير "AI Radar" الحصري السنوي ست مرات، الوصول الكامل إلى الأرشيف، والوصول إلى قسم التعليقات.

المصدر: OpenAI | Scientific American
المصدر الأصلي

The Decoder

ملاحظات المحتوى

النشر الأصلي والحقوق تعود إلى المصدر.

ترجمة آلية · يُرجى الرجوع إلى الأصل