في الآونة الأخيرة، تسببت الشائعات حول نموذج اللغة الكبير Grok3 الخاص بـ xAI والذي يثبت فرضية ريمان في إثارة ضجة في دائرة الذكاء الاصطناعي. نشر مهندس XAI، Hieu Pham، الأخبار على وسائل التواصل الاجتماعي بأن Grok3 نجح في إثبات هذه المشكلة الرياضية، وبالتالي أوقف التدريب، وبمجرد ظهور الأخبار، أثار ذلك نقاشًا ساخنًا على الفور. ومع ذلك، سرعان ما أوضح فام أن هذه كانت مجرد مزحة، وهي مزحة ناجمة عن كشف مستخدمي الإنترنت عن "حادث كارثي" أثناء تدريب Grok3. سيأخذك محرر Downcodes لمراجعة هذه "المهزلة" ومناقشة التقدم الذي أحرزه الذكاء الاصطناعي في التغلب على المشكلات الرياضية.
وبعد ساعات قليلة، كشف فام عن الجواب في منشور آخر: لقد كانت مجرد مزحة. نشأ هذا "الهدف الخاص" من كشف مستخدم الإنترنت أندرو كوران، الذي ادعى أن Grok3 واجه "حدثًا كارثيًا" أثناء التدريب.
في مواجهة الشائعات الشنيعة بشكل متزايد، لم يستطع جريج يانج، المؤسس المشارك لـ xAI، إلا أن ينشر منشورًا ساخرًا، "نعم، نعم، نعم، بدأ Grok3 في مهاجمة أمن المكاتب بعد التدريب، وقال باحث آخر، هاينريش كوتلر، أيضًا بروح الدعابة: "كان الوضع سيئًا للغاية! لقد استبدلنا لاحقًا جميع الأوزان السيئة بـ nan (ليس رقمًا، وليس رقمًا) ثم استعدناها." عند رؤية ذلك، انضم مستخدمو الإنترنت أيضًا إلى صفوف إنشاء الميمات.
وعلى الرغم من أن هذه "المهزلة" انتهت بمزحة، إلا أنها أثارت أيضًا تفكير الناس حول القدرات الرياضية للذكاء الاصطناعي.
إذن، إلى أي مدى يبعد الذكاء الاصطناعي عن حل المسائل الرياضية للألفية مثل فرضية ريمان؟
يمكننا الحصول على لمحة عن أداء AlphaProof، وهي أداة إثبات رياضية تعمل بالذكاء الاصطناعي تم تطويرها بواسطة فريق DeepMind من Google. نجح AlphaProof في حل ثلاثة أسئلة في الأولمبياد الدولي للرياضيات لعام 2024 (IMO). يُعرف السؤال السادس باسم "الرئيس النهائي" وهو صعب للغاية. أظهر AlphaProof تفكيرًا منطقيًا قويًا وتفكيرًا إبداعيًا أثناء عملية حل المشكلات، على سبيل المثال، في السؤال الثاني، اختار بذكاء مراعاة الرقم ab+1 لبناء الدليل. وتتوافق هذه الإستراتيجية مع أفكار حل المشكلات البشرية معاً.
على الرغم من أن AlphaProof قد حقق نتائج مبهرة، إلا أن الذكاء الاصطناعي لا يزال أمامه طريق طويل للتغلب على أهم المشكلات الرياضية مثل فرضية ريمان. يعود تاريخ فرضية ريمان إلى 165 عامًا منذ أن تم اقتراحها في عام 1859. وقد كرس عدد لا يحصى من علماء الرياضيات جهودهم لها، لكنهم لم يتمكنوا أبدًا من إثباتها بشكل كامل.
لإثبات فرضية ريمان، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قوة حاسوبية قوية وقدرات تفكير عميقة. في الوقت الحالي، يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على نظريات يمكن إثباتها من خلال البحث الشامل في جميع البراهين الممكنة، لكن هذا يتطلب كميات هائلة من موارد الحوسبة. بالإضافة إلى ذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى القدرة على فهم الأدوات الرياضية الحالية وتطبيقها من أجل لعب دور أكبر في البحث الرياضي.
ويتوقع بعض خبراء الذكاء الاصطناعي أنه بحلول نهاية عام 2026، سيصبح الذكاء الاصطناعي "عالم رياضيات خارق" قادر على حل المشكلات الصعبة مثل فرضية ريمان. وقد وعد Musk أيضًا بأن Grok3، الذي تم تدريبه بـ 200000 وحدة H100، سيتم إصداره بحلول نهاية العام وسيقدم أداءً مذهلاً.
دعونا ننتظر ونرى ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه تحقيق اختراقات في مجال الرياضيات في المستقبل.
هذه "الحادثة الخاصة" فيما يتعلق بإثبات Grok3 لفرضية ريمان لا توضح التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تذكرنا أيضًا بأنه يجب علينا أن نظل حذرين وعقلانيين في تقييمنا لقدرات الذكاء الاصطناعي. يتمتع الذكاء الاصطناعي بآفاق تطبيقية واسعة في مجال الرياضيات، لكن التغلب على المشكلات القديمة مثل فرضية ريمان لا يزال يتطلب استكشافًا طويلًا وشاقًا.