اليوم ذكاء إصطناعي تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بالعديد من المهارات، لكنها تفشل عمومًا في حل المشكلات الرياضية المعقدة. لهذا السبب، يسر شركة Google أن اثنين من أنظمة DeepMind AI الخاصة بها تمكنتا من حل العديد من المشكلات المعقدة التي تم طرحها في مسابقة مرموقة في الرياضيات.
في وظيفة جديدة نشرت الخميسروجت شركة Google للذكاء والإنجازات التي حققتها نماذج DeepMind AlphaProof وAlphaGeometry 2 AI مع اقتراب عام 2024 أولمبياد الرياضيات الدولي (في رأيي) قام كلا النظامين بحل أربع مشاكل من أصل ستة. وقد كافأ هذا الجهد الذكاء الاصطناعي من جوجل بنفس مستوى الميدالية الفضية لأول مرة في هذه المسابقة، والتي تستهدف عمومًا علماء الرياضيات الشباب.
أيضا: تطلق OpenAI SearchGPT – وإليك ما يمكنها فعله وكيفية الوصول إليه
في كل عام، يدعو المعهد الدولي للرياضيات (IMO) نخبة من علماء الرياضيات في مرحلة ما قبل الكلية لحل ست مسائل صعبة للغاية في الجبر، والتوافقيات (العد واختيار وترتيب أعداد كبيرة من الكائنات)، والهندسة ونظرية الأعداد. وبعيدًا عن البشر، أصبحت المنافسة أيضًا وسيلة لاختبار وقياس التعلم الآلي وأنظمة الذكاء الاصطناعي في التفكير الرياضي المتقدم.
ومن خلال ترجمة المسائل إلى لغة رسمية يفهمها الذكاء الاصطناعي من Google، حل AlphaProof مسألتين في الجبر ومسألة نظرية الأعداد، ولم يقتصر الأمر على العثور على الإجابة فحسب، بل أثبت أيضًا أن الإجابة كانت صحيحة. أشارت جوجل إلى تحدي نظرية الأعداد باعتباره الأصعب في المنافسة، ولم يتمكن من حله سوى خمسة من المتنافسين من البشر. قام AlphaGeometry 2 بإصلاح مشكلة الهندسة. لكن لم يتمكن أي من النموذجين من حل المشكلتين التوافقيتين.
AlphaProof هو نظام قائم على الذكاء الاصطناعي يمكنه تدريب نفسه على إثبات البيانات الرياضية باستخدام اللغة الرسمية نحيف. من خلال الجمع بين نموذج اللغة المدرب مسبقًا و خوارزمية التعلم المعزز AlphaZeroلقد تعلم AlphaProof بالفعل اللعب والفوز في لعبة الشطرنج وshogi وGo.
AlphaGeometry 2 هو نسخة محسنة من هندسة ألفااستنادًا إلى نظام Gemini AI من Google، يمكن لهذا النموذج التعامل مع المشكلات الهندسية المعقدة للغاية، بما في ذلك تلك التي تغطي حركات الكائنات ومعادلات الزوايا والنسب والمسافات.
بالإضافة إلى اختبار مهارات الرياضيات في AlphaProof وAlphaGeometry 2، استفادت Google من IMO لاختبار نظام استدلال اللغة الطبيعية القائم على Gemini مع إمكانات متقدمة لحل المشكلات. وخلافا للنموذجين الآخرين، فإن هذا النموذج لا يتطلب ترجمة المشاكل إلى لغة رسمية.
وعلى الرغم من أن إنشاء هذه النماذج قد يبدو مجردًا، إلا أن جوجل تعتبره خطوة جديدة نحو مستقبل الذكاء الاصطناعي.
“نحن متحمسون للمستقبل الذي يعمل فيه علماء الرياضيات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لاستكشاف الفرضيات، وتجربة أساليب جديدة جريئة لحل المشكلات طويلة الأمد، وإكمال الأدلة التي تستغرق وقتًا طويلاً بسرعة – وحيث ستصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل جيميني أكثر كفاءة في حل المشكلات”. وقالت الشركة في منشورها: “الرياضيات والتفكير الأوسع”.
