استخدم Google DeepMind أداة الذكاء الاصطناعي القوية FunSearch، جنبًا إلى جنب مع نموذج اللغة الكبير Codey، لتحقيق إنجاز رائع - نجح في حل مشكلة رياضية لم يتم حلها سابقًا، وفي هذه العملية أيضًا حل مشكلة تعبئة الصناديق. لا يوضح هذا الاختراق الإمكانات الهائلة لنماذج اللغة واسعة النطاق في مجال البحث الرياضي فحسب، بل يوفر أيضًا أفكارًا وطرقًا جديدة لحل المشكلات الرياضية المستقبلية. كنوع جديد من أدوات حل المشكلات الرياضية، أدى الجمع بين FunSearch ونماذج اللغة واسعة النطاق إلى إحداث تغييرات ثورية في البحث الرياضي، مما يشير إلى أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي سيكون أكثر تعمقًا وشمولاً.
نجح Google DeepMind مؤخرًا في حل مشكلة رياضية لم يتم حلها باستخدام نموذج لغة كبير. وباستخدام أداة الذكاء الاصطناعي FunSearch، اكتشفوا معلومات جديدة قيمة ويمكن التحقق منها لم تكن موجودة من قبل. FunSearch هي أداة يمكنها اكتشاف الحلول في مجال الرياضيات، ويتم استخدامها جنبًا إلى جنب مع Codey، وهو نموذج لغوي كبير. أثناء عملية الحل، نجحوا أيضًا في حل مشكلة تعبئة الصناديق. يوضح هذا البحث إمكانات نماذج اللغة الكبيرة في البحث الرياضي.
يمثل نجاح هذا البحث علامة فارقة في استخدام الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات العلمية المعقدة، كما يوفر اتجاهًا جديدًا وأملًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي لحل المزيد من المشكلات التي لم يتم حلها في المستقبل. في المستقبل، يمكننا أن نتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دوره القوي في المزيد من المجالات العلمية وتعزيز التطور السريع للعلوم والتكنولوجيا.