نموذج OpenAI يدحض حدسية هندسية عمرها 80 عاماً

تدّعي شركة OpenAI أن نموذجها الجديد للاستدلال قد أنتج برهاناً رياضياً أصلياً يدحض حدسية هندسية شهيرة لم تُحل من قبل. طُرحت هذه المسألة لأول مرة من قبل عالم الرياضيات Paul Erdős في عام 1946. ولما يقرب من 80 عاماً، اعتقد علماء الرياضيات أن أفضل الحلول الممكنة لهذه المسألة الهندسية تبدو تقريباً مثل شبكات مربعة. ومع ذلك، تؤكد OpenAI أن نموذجها قد دحض هذا الاعتقاد من خلال اكتشاف عائلة جديدة تماماً من الإنشاءات التي تحقق أداءً أفضل. وذكرت الشركة أن هذه هي المرة الأولى التي يحل فيها ذكاء اصطناعي بشكل مستقل مسألة مفتوحة بارزة ومحورية في مجال الرياضيات. ووفقاً لـ OpenAI، جاء البرهان من نموذج استدلال عام، وليس من نظام مصمم خصيصاً لحل المسائل الرياضية أو هذه المسألة تحديداً.

يأتي هذا الإعلان في أعقاب ادعاء سابق تعرض لانتقادات واسعة من قبل نائب الرئيس السابق لشركة OpenAI، Kevin Weil، فيما يتعلق بالقدرات الرياضية لـ GPT-5. فقبل سبعة أشهر، نشر Weil على منصة X: “وجد GPT-5 حلولاً لـ 10 (!) مسائل من مسائل Erdős التي لم تُحل من قبل، وأحرز تقدماً في 11 مسألة أخرى”. ومسائل Erdős هي مسائل رياضية لم تُحل طرحها Paul Erdős. ومع ذلك، قوبل ادعاء Weil بتشكيك فوري من باحثين منافسين، بمن فيهم Yann LeCun والرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind، Demis Hassabis، الذين أشاروا إلى أن النموذج قد وجد ببساطة حلولاً موجودة بالفعل في الأدبيات العلمية. وقد وصف علماء رياضيات، بمن فيهم Thomas Bloom، منشور Weil بأنه تحريف دراماتيكي، وقام Weil لاحقاً بحذفه.

على عكس تلك الحالة السابقة، قدمت OpenAI ملاحظات داعمة من علماء رياضيات للتحقق من هذا الاكتشاف الجديد. ونشرت الشركة ملاحظات مصاحبة من Noga Alon وMelanie Wood وThomas Bloom، الذي يدير موقع Erdos Problems. وقد صرح Bloom، الذي سبق أن انتقد منشور Weil، بأن الذكاء الاصطناعي يساعد البشرية على استكشاف “كاتدرائية الرياضيات” التي بُنيت على مر القرون بشكل أكثر شمولاً، وتساءل عن العجائب الأخرى غير المرئية التي تنتظر في الكواليس.

وتذكر الشركة أن هذا التطور يثبت أن نماذجها للاستدلال العام يمكنها الآن الحفاظ على سلاسل منطقية معقدة عبر مختلف المجالات. وتقول OpenAI إن هذا أمر مهم لأنه يعني أن أنظمة الذكاء الاصطناعي أصبحت الآن أكثر قدرة على الربط بين سلاسل الاستدلال الطويلة والصعبة وربط الأفكار عبر المجالات المختلفة. وقد يكون لهذه القدرة آثار أوسع على مجالات مثل علم الأحياء والفيزياء والهندسة، حيث يتعين على الباحثين التنقل في مسارات منطقية معقدة ومتعددة الخطوات.

لماذا يهم

يشير هذا التطور إلى تحول في فائدة الذكاء الاصطناعي: الانتقال من مطابقة الأنماط البسيطة إلى الاستدلال المستقل متعدد الخطوات القادر على المساهمة في البحث العلمي الأساسي.