نشرت أوبن إيه آي مستودعًا على GitHub يضم نتائج رياضية جديدة أنتجها نموذج داخلي متقدم لم يُطلق بعد. وقالت إنها استشارت المجموعة الاستشارية المستقلة للرياضيات والذكاء الاصطناعي في معهد الدراسات المتقدمة بشأن طريقة النشر.
ما الذي في المستودع؟
يضم المستودع 722 مخطوطة موزعة على 372 عائلة مسائل، مصنّفة حسب الفرع الرياضي، مع ملف تعريفي ومرفقات إثبات. وبعض النتائج مُصوَّر صوريًا بلغة Lean، لكن ليس كلها. وتنشر الشركة كذلك ملخصات مختصرة لمسار تفكير النموذج في عشر نتائج، منها مسائل مثل أُسّ اللاجذرية للعدد π وحدسية كابلانسكي وحدسية ماهلر.
كيف أُنتجت؟
طُرحت على النموذج نحو 4,000 مسألة، وبلغ متوسط الحوسبة المستخدمة ثلاث ساعات تفكير بصيغة ChatGPT Pro لكل نتيجة. ووُسّعت هذه التقييمات بعدما تشبّعت اختبارات الشركة الرياضية السابقة. وتستثني الشركة عملين لم يتبعا الإجراء نفسه: منطقة خلو الأصفار لدالة زيتا لريمان، وإثبات حدسية هودج للمتنوعات الأبيلية ذات الضرب العقدي.
تحفّظ مهم
تقرّ أوبن إيه آي بأن بعض النتائج غير المُصوَّرة قد تحمل أخطاء، وتعد بتصحيحها سريعًا. فالحكم الحقيقي سيأتي من مراجعة الرياضيين لها، لا من الإعلان. وقد تصدّر الخبر نقاشات Hacker News، ما يدل على حجم الاهتمام.
خلاصة
إن صمدت هذه النتائج أمام التدقيق، فنحن أمام تحول في دور النماذج من مساعد في الحساب إلى شريك في الاكتشاف. والسؤال الذي يبقى: من يتحقق من براهين لا يستطيع بشرٌ قراءتها كلها؟
الكلمات المفتاحية: أوبن إيه آي، الرياضيات، Lean، الذكاء الاصطناعي
المصدر: حساب OpenAI في X ومستودع OpenAI على GitHub
No comments yet