HyperAI
Back to Headlines

متألق رغم الصعوبات: ذكاء اصطناعي ينجح في حل ألغاز رياضية معقدة لكنه لا يتفوق على العقول البشرية

منذ 2 أشهر

ثلاثون رياضيًا حاولوا وضع أسئلة لتحدي الذكاء الصناعي، ولكن يبدو أن هذا لم يكن كافيًا لإثبات أن الذكاء الصناعي لا يفهم الرياضيات. ويشير جاسبر، أحد الباحثين الرئيسيين، إلى أن كل سؤال كان يتطلب إجابة رقمية محددة. هذا يغير طبيعة السؤال، حيث يصبح أكثر ملاءمة للذكاء الصناعي الذي يتميز بقدراته الحسابية العالية. جاسبر وفريقه بدأوا بتصميم أسئلة تتطلب فهمًا عميقًا للرياضيات وتطبيقًا منطقيًا للمبادئ الأساسية. ومع ذلك، نجح نموذج o4-mini في حل معظم الأسئلة التي تم طرحها. رغم ذلك، كان على النموذج أن يوصل إجاباته باستخدام الرموز، وهو ما يكشف عن نقطة ضعف مهمة في أنظمة الذكاء الصناعي الحديثة: عدم القدرة على ربط الخطوات المنطقية بشكل فعال أو إجراء سلسلة من العمليات المنطقية بسلاسة. بالإضافة إلى هذا المثال الرئيسي، أظهر الاجتماع أيضًا قدرات الذكاء الصناعي في البحث والفهم والتطبيق، خاصة عندما يتعلق الأمر بالنتائج البحثية الحديثة. هذا النوع من القدرات يمكن أن يساعد العلماء في معالجة المعلومات وتحقيق الاكتشافات الجديدة بسرعة أكبر. ومع ذلك، أشار جاسبر إلى أن النجاح في حل الأسئلة التي تتطلب خطوات منطقية متعددة وفكرة مبتكرة يظل خارج نطاق قدرات الذكاء الصناعي الحالي. "يمكن أن يكون الإجراء منطقيًا ولكنه يحتوي على خطأ"، قال هيه، "وإذا كانت لديك صلاحية كافية لقول شيء ما، فقد تشعر بالخطر". هذا يدل على أن نموذج o4-mini قد يكون قادرًا على إجراء خطوات حسابية معقدة ولكنه يفتقر إلى التفكير النقدي والعمليات المنطقية المتقدمة. من بين الأسئلة العشرة التي نجح فيها الذكاء الصناعي، اتضح أن معظمها كانت تتطلب تطبيقًا متعدد الخطوات للمنطق الرياضي وأفكارًا مبتكرة. هذا يؤكد أن الذكاء الصناعي الحالي لا يزال يعتمد بشكل كبير على التوافق النمطي ولا يتمتع بقدرة عالية على التفكير النقدي والتحليل المنطقي العميق. في الختام، يمكن أن نستخلص من عدة نقاط رئيسية في منهجية جاسبر أن الذكاء الصناعي حقق تقدمًا كبيرًا خلال العامين الماضيين، ولكن نماذج الذكاء الصناعي الحالية لا تزال تعتمد بشكل أساسي على التوافق النمطي وتفتقر إلى قدرة التفكير النقدي والتحليل المنطقي العميق. يمكن أن يلعب البشر دورًا حاسمًا في التحقق والتحقق من صحة الحلول، وهو أمر لا يمكن الاستغناء عنه حاليًا. ووفقًا لتوقعاته، سيكون الذكاء الصناعي خلال السنوات القليلة المقبلة "مساعدًا" للرياضيين، مساعدًا في اكتشاف نظريات جديدة وحل المشكلات المعقدة، تمامًا كما فعل شراكة ألفا جو وديب مايند. ومع ذلك، لن يبدأ الذكاء الصناعي في العمل كـ "شريك حقيقي" حتى يتمكن من القيام بأبحاث مستقلة ودفع الرياضيات إلى الأمام بشكل مستقل. المراجع: 1. https://www.scientificamerican.com/article/inside-the-secret-meeting-where-mathematicians-struggled-to-outsmart-ai/ 2. https://x.com/zjasper666/status/1931481071952293930

Related Links