منذ بضعة أشهر، جعلت شركة OpenAI وغيرها من شركات الذكاء الاصطناعي من الرياضيات ميدانًا لاختبار نماذجها. تتيح لهم هذه الاختصاص التباهي بقدرات أنظمتهم، لكنها وحدها لا تفسر الاهتمام الذي توليه هذه الشركات لها. يواصل مبتكر ChatGPT الإعلان منذ العام الماضي عن تقدم نماذجه في هذا المجال.
في مايو، دحض نموذج من OpenAI فرضية مرتبطة بمشكلة مسافات الوحدة لبول إردوس، والتي تعود إلى عام 1946. الفرضية هي اقتراح يُعتقد أنه صحيح بناءً على ملاحظات أو تشابهات، لكنه لم يُثبت بشكل رسمي. لعقود، اعتقد علماء الرياضيات أن ترتيب النقاط في شبكة مربعة يوفر أكبر عدد من الأزواج الواقعة على نفس المسافة. وجد نموذج طرقًا أخرى لتنظيمها للحصول على المزيد. في مقالة مدونة، تشير الشركة إلى « عائلة لا نهائية من الأمثلة » تدحض الفرضية القديمة. تم التحقق من البرهان من قبل مجموعة من علماء الرياضيات الخارجيين.
تبع ذلك إعلانات أخرى. في سبتمبر، حشدت OpenAI، حسب تعبيرها، « أكثر من 10,000 وكيل ذكاء اصطناعي » لأحد مشاكل الرياضيات للألفية، وهي مبادرة انتقدها باحثون اتهموا الشركة بالانتحال. في أوائل أكتوبر، مكّن نموذج متطور من حل مئات المشكلات التي كانت حتى ذلك الحين غير قابلة للحل.
واجهة عرض للنماذج
بالنسبة لفرانسوا ويو، عالم الرياضيات ومدير الأبحاث في مدرسة المناجم باريس-PSL، فإن الاهتمام هو في المقام الأول تجاري. « هذا يمنحهم دعاية هائلة »، كما يقول لـ BFM Tech، موضحًا أن الشركات يمكنها بذلك أن تقول لعملائها إنها تمتلك « أفضل الأدوات الموجودة حاليًا ». ويشير عالم الرياضيات أيضًا إلى صعوبة المواضيع المطروحة: « الفرضيات الرياضية التي لم تُثبت بعد هي من بين أصعب المشكلات التي، حتى وقت قريب، كان البشر قادرين على حلها وليس الآلات. »
فرانسوا شارل، عالم الرياضيات ومدير قسم الرياضيات والتطبيقات في ENS-PSL، عضو في AGMAI، اللجنة المستقلة المكونة من تسعة علماء رياضيات مشهورين عالميًا والتي تقدم المشورة لعمالقة الذكاء الاصطناعي، يقدم نفس الملاحظة. ويشير إلى أن نماذج اللغة الكبيرة (LLM) كانت مؤخرًا قادرة على حل « مسابقات، صعبة جدًا بالتأكيد، لكن لطلاب المرحلة الثانوية »، قبل أن تُحل، حسب رأيه، نتائج بحثية متقدمة بشكل مستقل منذ نهاية شهر مايو.
حقيقة أن البرهان إما صحيح أو خاطئ يجعل هذه المجالات مناسبة أيضًا لقياس الأداء. « لا يوجد وسيط، لذا فهو معيار جيد »، يشرح فرانسوا ويو، الذي يرى أن تصنيف النماذج على أسئلة علمية تقبل إجابات متعددة أكثر صعوبة.
مخاوف بشأن الشفافية
يذكر عالم الرياضيات أن هذه الأنظمة تم تدريبها على « عدة ملايين من المقالات في العلوم بشكل عام »، مما يسمح لها، حسب رأيه، بربط نتائج قديمة غير معروفة جيدًا بمشكلات جديدة. كما يقارن هذا التقدم بتقدم غاليليو، الذي « في بضع ليالٍ » حقق اكتشافات في علم الفلك أكثر مما تحقق في الألف سنة السابقة. ويعتقد أنه مع الذكاء الاصطناعي، « سنثبت على الأرجح الكثير من الأشياء في الرياضيات لم نكن قد أثبتناها حتى الآن ».
لكنه يخشى من سيناريو تكون فيه البراهين طويلة جدًا لدرجة أننا لا نستطيع فهم الفكرة الأساسية، حتى لو تم التحقق من صحتها بوسائل آلية. كما ينتقد OpenAI لعدم تقديمها تفاصيل كثيرة عن أساليبها. بالنسبة لفرانسوا شارل، يجب أن يكون الباحثون قادرين على « استيعاب المعرفة » الناتجة عن هذه البراهين، بينما، للمرة الأولى، لا يتم تحديد وتيرة البحث من قبل مجتمع مفتوح، حيث النماذج المتطورة « تتحكم بها عدد قليل من الشركات ».
للرد على هذه الانتقادات، استشارت OpenAI مجموعة علماء الرياضيات المكلفة بتقديم توصيات لها حول مراجعة نتائجها والتواصل بشأنها. في 26 أكتوبر، أعلنت الشركة أيضًا عن ثلاثة اكتشافات في علوم الحاسوب والفيزياء، مما أثار انتقادات جديدة من الباحثين حول أسلوب تواصلها. رغم هذه التوترات، يؤكد فرانسوا شارل: « لا يوجد ثورة علمية دون مشاركة العلماء. »
