كان أسبوعًا أذهل علماء الرياضيات. فمباشرة بعد موجة من الحالات التي دفعت فيها الذكاء الاصطناعي هذا المجال إلى الأمام، أعلنت OpenAI تحقيق نصر كبير: إذ حلّ أحدث نموذج ذكاء اصطناعي لديها مسألة من مسائل جائزة الألفية، وهي لغز مكافأته مليون دولار وقد حيّر البشر لعقود.
لم يكن هذا الإنجاز يشبه على الإطلاق الطريقة التي تُحل بها المسائل الرياضية عادةً. فقد أطلقت شركة خاصة تبلغ قيمتها ما يقرب من تريليون دولار 10,000 وكيل—وهي أنظمة ذكاء اصطناعي تنفذ مهامًا بمفردها—على المسألة. وقُدّرت التكلفة بنحو 15 مليون دولار.
كان الطريق نحو ذكاء اصطناعي قادر على رياضيات تفوق البشرية واضحًا منذ زمن طويل، لكن حل مسألة بهذه الأهمية بهذه السرعة أرسل موجات صادمة عبر المجال. ويسأل علماء الرياضيات عما سيبقى لهم إذا اجتُيح العمل الجاري وادّعى آخرون فضل إنجازه، وكيف ينبغي لهم تدريب الجيل القادم عندما يمكن حل حتى أصعب المهام بضغطة زر.
قالت الأستاذة كولفا روني-دوغال، رئيسة قسم الرياضيات البحتة في جامعة سانت أندروز: "أشعر بصدمة خفيفة". وفي محاضرة عامة حديثة، قالت إنها كانت تعتقد أن الذكاء الاصطناعي من غير المرجح أن يفعل شيئًا استثنائيًا قريبًا. وتقول: "بعد ثلاثة أشهر، كنت مخطئة تمامًا. كلنا ننتظر فقط لنرى ما سيحدث. إنه يأتي بسرعة كبيرة".
وقال الأستاذ ديفيد سيلفستر، وهو عالم رياضيات في جامعة مانشستر، إن المجال يبدو "غير مستقر للغاية" بالنظر إلى وتيرة التغيير. وقال: "كل المسائل الرياضية المفتوحة قد تسقط إذا توفرت موارد كافية. هذا لا رجعة فيه. هذا لن يتغير".
وقال الأستاذ جيمس روبنسون، وهو عالم رياضيات في جامعة وارويك، إن المسائل الصعبة هي وقود الرياضيات، إذ تدفع إلى مقاربات إبداعية عبر الأجيال. وقال: "من المحبط أن نرى شركات التكنولوجيا الكبرى هذه تحرق هذا الوقود فقط لتتفاخر بمدى روعة أحدث نموذج لديها. يبدو الأمر كتفاخر صبياني غير ناضج على نطاق واسع، مدعومًا بمليارات الدولارات وباحتمال إلحاق ضرر بيئي كبير في عصر يُعد فيه تغير المناخ على الأرجح أكبر تحدٍ نواجهه".
كان أحد أسباب دخول سيلفستر مجال الرياضيات هو الإثارة التي يشعر بها عند حل مسألة. فبالنسبة لكثير من علماء الرياضيات، فإن الأسابيع والأشهر والسنوات التي تُقضى في الدوران حول مسألة، وتفكيكها، وتجربة مقاربة تلو أخرى، وعدم الاستسلام أبدًا، هي ما يجذبهم. وقال سيلفستر: "من دون ذلك، يبدو الموضوع مختلفًا تمامًا بالنسبة لي".
يقضي علماء الرياضيات بالفعل وقتًا كبيرًا في التحقق من براهين بعضهم بعضًا. وهذا النوع من المراجعة هو ما كشف ثغرة في عمل أندرو وايلز حول مبرهنة فيرما الأخيرة عام 1993، ما دفع إلى سنة إضافية من الجهد لإصلاح الخلل. ويشتبه سيلفستر في أن علماء الرياضيات قد يجدون أنفسهم يفحصون أعدادًا متزايدة من البراهين التي يكتبها الذكاء الاصطناعي على عجل. وقال: "الأمر أشبه بأن تصبح محاسبًا، فأنت تدقق، وأنت تتحقق".
وهناك آثار متسلسلة في جميع أنحاء المجال. فتُوظَّف علماء الرياضيات بناءً على أوراقهم المنشورة، لكن مسائل كانوا يعملون عليها لأشهر قد يحلها الذكاء الاصطناعي الآن في أيام. وتقول روني-دوغال: "هناك إحساس حقيقي بأنه 'يمكنني أن أقضي الشهر القادم أفكر في شيء ما ثم يأتي شخص آخر ويحله بضغطة زر'. هذا أمر مروع، وأعتقد أنه سيكون مروعًا لبضع سنوات".
وهو أيضًا صداع في تدريس طلاب البكالوريوس. فالجامعات تعطي الطلاب routinely مسائل واختبارات قصيرة ليعملوا عليها في المنزل. وهذا النوع من الواجبات صار ميتًا الآن. ويقول سيلفستر: "لا فائدة من القيام به لأننا لا نستطيع ضمان أصالته". وعلى المحاضرين الآن أن يخبروا الطلاب بعدم استخدام الذكاء الاصطناعي في بعض المسائل، مع الحرص على أن يتمكنوا من استخدامه في مسائل أخرى: ففي النهاية، الرياضيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي المستقبل.
وعلى الرغم من كل هذا الاضطراب، يعتقد الأستاذ ألكسندر باسو، الذي يدرس فلسفة الرياضيات في جامعة أكسفورد، أن الرياضيات لن تفقد الكثير من جاذبيتها. وقال: "يبقى التحدي قائمًا، حتى لو أصبح الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف أفضل من البشر في البحث. ستظل ترغب في فهم الرياضيات بنفسك. وسنظل نستمتع بها ونقدّر جمالها: فالمتعة الخالصة وجمال البرهان الرياضي سيبقيان دائمًا. لن يأخذ الذكاء الاصطناعي أيًا من ذلك".
وأضاف أن الكثير من رياضيات الذكاء الاصطناعي لا يحل المسائل من الصفر بل يبني على عمل بشري. فاختراق OpenAI، على سبيل المثال، اعتمد اعتمادًا كبيرًا على عمل عالمي الرياضيات في مدريد دييغو كوردوبا ولويس مارتينيز-زوروا.
وصف عمل OpenAI حلًا لمسألة نافييه-ستوكس، التي تتضمن معادلات تتنبأ بكيفية تصرف الموائع، وحتى الطقس. وهي واحدة من سبع مسائل لجائزة الألفية نشرها معهد كلاي للرياضيات عام 2000. وقد أثار إعلان الشركة يوم الثلاثاء مزيدًا من المخاوف في المجتمع. وقد شغّلت OpenAI أحدث نموذج لديها بعد سماع شائعات بأن عالمي رياضيات حلا مسألتين من مسائل جائزة الألفية. وكان الأستاذ تريستان باكماستر في جامعة نيويورك ولوفنت ألبوغي في أنثروبيك يعملان على أعمال ذات صلة بمسألة نافييه-ستوكس وقد استخدما منتجات OpenAI في هذه العملية. واشتبها في أن نموذج OpenAI قد تعلم من عملهما الجاري. وبعد تحقيق، نفت OpenAI أن يكون هذا هو الحال.
لكن بعض علماء الرياضيات ما زالوا متحفظين. وقال باكماستر لصحيفة الغارديان: "القصة الكبرى الآن في الرياضيات هي أن لا أحد يريد مشاركة أي شيء. الرياضيات اليوم مختلفة عما كانت عليه قبل أيام قليلة فقط. علينا أن نقرر ما ينبغي فعله بشأن ذلك".
الأسئلة الشائعة
الأسئلة الشائعة تفاخر صبياني غير ناضج علماء رياضيات قلقون من أحدث فتوحات OpenAI
أسئلة للمبتدئين
ماذا يعني تفاخر صبياني غير ناضج هنا
إنها عبارة يستخدمها النقاد عندما تتفاخر شركات الذكاء الاصطناعي بحل مسائل صعبة بطريقة تبدو كأن أطفالًا يقولون والدي يستطيع التغلب على والدك أقرب إلى كسب الانتباه من دفع الفهم الحقيقي
ماذا فعلت OpenAI فعليًا
أعلنت OpenAI أن أحد نماذج الذكاء الاصطناعي لديها ساعد في حل أو المساهمة في مسألة مفتوحة طويلة الأمد في الرياضيات واستجاب علماء الرياضيات بمزيج من الاهتمام والانزعاج
لماذا ينزعج علماء الرياضيات
ليس لأن الذكاء الاصطناعي ساعد في الرياضيات بل بسبب طريقة الإعلان عن النتيجة يرى كثيرون أن الصياغة بالغت في دور الذكاء الاصطناعي وتجاهلت المساهمات البشرية وحولت بحثًا جادًا إلى حيلة دعائية
هل حل الذكاء الاصطناعي فعلًا مسألة رياضية بمفرده
عادة لا في معظم الحالات كهذه يولّد الذكاء الاصطناعي أفكارًا مرشحة أو براهين جزئية ويتحقق علماء الرياضيات البشر منها ويصقلونها ويكملون العمل
هل هذا مجرد ضجيج إعلامي أم أن هناك شيئًا حقيقيًا يحدث
كلاهما يستطيع الذكاء الاصطناعي حقًا المساعدة في الاستكشاف الرياضي لكن الإعلانات غالبًا تبالغ في تصوير ما حدث
أسئلة متوسطة
ما الفرق بين البرهان والبرهان المرشح
البرهان حجة كاملة محكمة منطقيًا يمكن لعلماء رياضيات آخرين التحقق منها أما البرهان المرشح فهو حجة مقترحة ما زالت بحاجة إلى فحص وقد تكون فيه ثغرات أو أخطاء أو افتراضات خفية
لماذا يهم التحقق إلى هذا الحد في الرياضيات
الرياضيات مبنية على اليقين لا يُقبل نتيجة حتى يتمكن الخبراء من فحص كل خطوة مخرجات الذكاء الاصطناعي التي تبدو كبرهان ليست نفسها البرهان
ما مثال ملموس على هذا النمط
عندما تعاملت AlphaGeometry من DeepMind والأنظمة اللاحقة مع مسائل هندسية كانت النتائج حقيقية لكنها ضيقة فقد دُرّبت الأنظمة على أنواع مسائل محددة وغالبًا ما طمست التغطية الإعلامية هذا التمييز
لماذا تصوغ الشركات نتائج رياضيات الذكاء الاصطناعي بهذه الدراماتيكية
لأن عبارة الذكاء الاصطناعي يحل مسألة رياضية لم تُحل من قبل عنوان قوي يجذب المستثمرين والمواهب والاهتمام العام أما الصياغة الدقيقة الصادقة فتحصل على تغطية أقل بكثير
ما الضرر في قليل من التفاخر
إنه يشوه الفهم العام لكل من الذكاء الاصطناعي والرياضيات ويطغى على الباحثين البشر المشاركين ويمكن أن يضلل صانعي السياسات والممولين بشأن ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله حقًا
أسئلة متقدمة
