الذكاء الاصطناعي ينتقل من أتمتة الرياضيات إلى مجالات نظرية مثل الفيزياء والاقتصاد

إهمال المسائل النظرية يصبح أكثر صعوبة

يتجاوز الذكاء الاصطناعي حدود الرياضيات ويدخل مجالات أخرى محملة بالنظريات. نيل تومبسون، الذي يدرس التقدم في الحوسبة والذكاء الاصطناعي، أكد في MIT أن المجالات التالية قد تكون الاحتمالات ونظرية الإحصاء والنظرية الاقتصادية ونظرية الطاقات العالية والجاذبية وعلم الكونيات، بالإضافة إلى فيزياء الكم. ويبحث مختبره كيف يؤثر تطور علوم الحاسوب على المجتمع والابتكار.

يشير العمل المنجز بالتعاون مع غابرييل مانسو وكلوديو مايرينك فيردون إلى تغيير واضح. من منتصف 2024 إلى منتصف 2026، ارتفع معدل حل المسائل النظرية في هذه المجالات بشكل صحيح مع أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي من حوالي 2% إلى 35%. ولم ير الباحثون علامات على تباطؤ التقدم.

تم فحص المسائل بعد تاريخ إيقاف التدريب

استخدمت الدراسة مسائل صيغت في أوراق بحثية منشورة على الإنترنت من ديسمبر 2025 إلى مايو 2026. تم فحص نماذج OpenAI، بما في ذلك o1 وo3 وGPT-5 وGPT-5.1 وGPT-5.4 وGPT-5.5. ظهرت الحلول في أوراق بحثية منشورة بعد تاريخ إيقاف تدريب GPT-5.5 والنماذج السابقة، لذلك كان يجب على الأنظمة البحث عن الإجابات بشكل مستقل بدلاً من حفظ النتائج المعروفة.

حظر الباحثون أيضاً الوصول إلى الإنترنت حتى لا تتمكن النماذج من العثور على الحلول. واقتصروا فقط على المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها الاستدلال دون إجراء محاكاة أو تجارب. ومع ذلك، يعلن المؤلفون أن هذه العينة تشبه موجات الصدمة التي تلقتها الرياضيات مؤخراً وقد تنتشر أيضاً في مجالات بحثية رياضية ونظرية أخرى.

دور الإنسان يتغير نحو الحكم والتحقق

لفتت OpenAI الانتباه قبل فترة قصيرة ببيان يفيد بأن نموذجاً غير منشور حل تحدي Navier-Stokes الضخم الموجود في الرياضيات منذ فترة طويلة، والذي يتعلق بمعادلات حركة السوائل. أصبح البيان مثيراً للفضيحة بعد أن اتهم عالم رياضيات في NYU موظفي OpenAI بالسرقة بعد أن علم بالتقدم المناسب. وأعلنت OpenAI وآخرون لاحقاً عن مئات الحلول لمسائل رياضية قائمة منذ فترة طويلة، مما أثار مطالبة بعض علماء الرياضيات بفرض قيود.

يتوقع الباحثون تأثيرات إيجابية وسلبية على حد سواء. يشير تومبسون إلى أن الإنجازات النظرية تؤدي أحياناً إلى إنجازات عملية في العلوم، لذا قد يسرّع استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر هذا المسار. أسس بعض باحثي الذكاء الاصطناعي مختبرات موجهة للعلماء حول الذكاء الاصطناعي، بينما تعزز شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى أنشطة البحث العلمي حيث يرتبط التحليل بتجارب حقيقية.

لا يزال الخبراء مهمين. أعلن مانسو أن البشر ما زالوا مطلوبين لتوليد الأفكار الجيدة وربط النقاط. وأضاف أن المسائل الصعبة قد تقود الذكاء الاصطناعي إلى الخطأ، بينما يجب التحقق من صحة الإجابة الصحيحة مع الحل الكامل. كما ألغت OpenAI أيضاً عدة حلول في أحدث مجموعات بياناتها بعد النشر، مما يؤكد ضرورة التحقق.

المصادر: Wired