OpenAI يعلن عن ثلاث اكتشافات علمية وتعاون أكاديمي جديد
تقول OpenAI إنها توصلت إلى اكتشافات رئيسية جديدة في الرياضيات وعلوم الحاسوب والفيزياء، ويرشد خبراء خارجيون بعض النتائج، بينما أُتيح ناتج الذكاء الاصطناعي لباحثي الرياضيات لدراسته وشرحه.
تقول OpenAI إنها توصلت إلى ثلاث اكتشافات رئيسية إضافية في الرياضيات وعلوم الحاسوب والفيزياء، بعد أقل من شهر من إصدارها مئات المخطوطات التي قالت إنها تحتوي على حلول لأسئلة رياضية طويلة الأمد. هذه المرة، يرشد خبراء خارجيون وصفوا بأنهم رعاة نتائج علوم الحاسوب والفيزياء، أما في مسألة الرياضيات فتقول OpenAI إنها نُصحت بإصدار ناتج الذكاء الاصطناعي لكي يعمل الباحثون على تفسيراتهم الخاصة.
نتائج الرياضيات والفيزياء
أصدرت OpenAI اليوم نتائج على GitHub، بما في ذلك إثبات التمهيد المحلي لمعادلة الموجة الإقليدية. يستخدم الإثبات معادلة تفاضلية جزئية مساعدة لإقامة التمهيد المحلي لسوجي (Sogge) للموجات في كل بُعد مكاني لا يقل عن اثنين، كما ينتج فرضيتي Kakeya العظمى والبعدية وتقديرات Stein للتقييد الكروي في كامل الجزء الداخلي من النطاق المفترض. تقول OpenAI إن النموذج أنتج أيضا إثباتا لفرضية التمهيد المحلي في كل بُعد، مما يحل فرضية Kakeya وفرضية اعتراض Stein في جميع الأبعاد. لم تُصدر معلومات الفيزياء بالكامل، لكن OpenAI تصفها بأنها إثبات وجود رياضي صارم لبعض نظريات الحقل الكمي التفاعلية التي تحتوي على حقول قياس وفيرميونات في أربعة أبعاد، بما في ذلك الكروموديناميكا الكمية (QCD) واتمام موحد للنموذج القياسي لفيزياء الجسيمات. سيقود David Gross مجموعة تضم Michael Douglas وArthur Jaffe وIgor Klebanov وNikita Nekrasov لرعاية ذلك العمل.
نتيجة علوم الحاسوب
تقول نتيجة علوم الحاسوب إن فرضية الوقت الأسي (Exponential Time Hypothesis)، التي كان يُعتقد على نطاق واسع أنها صحيحة، هي خاطئة. تقدم الورقة خوارزمية حتمية تحسب بالضبط إسنادات الإرضاء لصيغ CNF ثابتة العرض، في زمن دون أسي (subexponential) وذاكرة متعددة الحدود (polynomial)، وحالة 3-SAT تدحض الفرضية. سيفحص مجموعة عمل مستقلة يقودها Russell Impagliazzo وRamamohan Paturi وRyan Williams الإثبات ويشرحه، وبناء على طلب المجموعة أتاحت OpenAI المواد للعموم فورا. أصدرت المجموعة اليوم على GitHub كتابة ناتج الذكاء الاصطناعي وإثبات Lean، إلى جانب رسالة مفتوحة تطلب مدخلات حول كيفية فحص الادعاء ومعايير الاختراقات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
الجدل حول ممارسات الإصدار
تعترف OpenAI بأن لهذا النهج مشكلاته الخاصة. وقال فريق AGMAI من مستشاري الرياضيات الذي جمعته OpenAI بالأمس إنه يوصي بأن لا تُعتمد في شركات الذكاء الاصطناعي ممارسات تُخصص فيها أشخاص معينون لتلقي الناتج أولا، مستشهدا بتفاوت الوصول واستعارة السمعة والاختيار المنحاز. وبدلا من ذلك، أوصى الفريق بأن تُصدر مختبرات الذكاء الاصطناعي المستقبلية الناتج في مستودعات علمية، مع إثباتات مصاغة في Lean، ومعلومات حول كيفية اختيار المسائل، وتمويل للأشخاص الذين يعملون على فهم النتائج، ومعلومات أخرى. تسأل الرسالة المفتوحة ما التوقعات التي يجب أن تحكم الوصول المبكر إلى نتائج الذكاء الاصطناعي، والإفصاح عن تضارب المصالح، واستخدام المواد غير المنشورة في بحث لاحق؛ وكيف يجب أن يعترف الفضل بكل من الاكتشافات الجديدة وعمل التحقق والتصحيح والتبسيط والشرح والتوسيع؛ وكيفية دعم الطلاب والباحثين مع تغير الطرق واتجاهات البحث مع الحفاظ على الفهم والحكم اللازمين لتشكيك النتائج وتطوير أفكار جديدة. كما تقدم OpenAI 5 ملايين دولار لمساعدة علماء الرياضيات على فهم البحوث الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
السياق
قبل بضعة أشهر فقط، مُنحت أستاذة NYU Hong Wang ميدالية Fields من الاتحاد الدولي للرياضيات لحلها فرضية Kakeya في ثلاثة أبعاد. ويُشار إلى إصدار OpenAI السابق في 6 أكتوبر في النتيجة الرياضية الجديدة، وقد أصدرت الشركة سابقا مئات المخطوطات التي قالت إنها تحتوي على حلول لأسئلة رياضية طويلة الأمد.
SiTech — تطوير ويب مدعوم بالذكاء الاصطناعي
نبني مواقع سريعة وعصرية وندمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الشركات. لديك مشروع أو سؤال؟ يسعدنا مساعدتك.