الرياضيات تكشف عن حدود الذكاء الاصطناعي وتضفي المصداقية على تطبيقاته المتقدمة

كيف تكشف الرياضيات عن حدود الذكاء الاصطناعي يقوم هنري كفينج، عالم رياضيات يعمل في مختبر باسيفيك نورث ويست الوطني (PNNL)، بدراسة تقاطع الرياضيات الرسمية مع الذكاء الاصطناعي (AI). تتمتع الرياضيات بحبها للبراهين المنطقية، وهي التي تساعد في فتح الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي للتدقيق والتحقق من صدق ما يقدمه هذا النظام. العلاقة بين الرياضيات والذكاء الاصطناعي يصنف كفينج العلاقة بين الرياضيات والذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أقسام رئيسية كل منها يلعب دورًا حاسمًا في استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي: الرياضيات لفهم الذكاء الاصطناعي: توفر الرياضيات أدوات قوية لفك شفرة الآليات الداخلية للنماذج المعقدة للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يسعى الباحثون إلى فهم ما يحدث داخل الشبكات العصبية—الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي—لضمان عدم اعتماد قراراتها على منطق معيب أو تصورات خاطئة. تساعد الرياضيات في تحليل هذه الأنظمة المعقدة، تحديد نقاط الفشل الكامنة فيها، وتحسين أدائها. الرياضيات لتقديم الإلهام لتطوير الذكاء الاصطناعي: تقدم الرياضيات اللغة اللازمة لوصف مبادئ التصميم العليا للأنظمة الذكية. من خلال ترميز المبادئ الرياضية، يمكن تحديد قيود على نماذج الذكاء الاصطناعي بينما ما زالت هذه النماذج قادرة على تعلم الحلول بطريقتها الطبيعية من البيانات. هذا النهج يمكن أن يؤدي إلى تقليل وقت التدريب وخفض الاستخدامات الحوسبة، حسبما يقول كفينج. الذكاء الاصطناعي للرياضيات: تماماً كما بدأ العلماء في استكشاف كيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي في تسريع الاكتشافات العلمية، بدأ العلماء الرياضيون في الوعي بأن الذكاء الاصطناعي يمكن تدريبه على حل المشكلات المعقدة والغير محلولة في الرياضيات. أظهر كفينج وزملاؤه مؤخرًا أن خوارزمية ذكاء اصطناعي تمكنت من تقديم الرؤى اللازمة لإعادة اكتشاف نتيجة صعبة في الجبر المتشابك. هذا النوع من الدراسات ما زال نادرًا نظرًا لصعوبة إعادة هندسة الحل الذي يصل إليه النظام القائم على التعلم العميق والخبرة الخاصة المطلوبة لذلك. نتائج البحث وتحدياته كانت هذه النتائج جزءًا من استثمار أطول مدته أربع سنوات قام به PNNL لاستكشاف دور الرياضيات في التفكير الاصطناعي في العلوم (MARS). أدت نجاحات هذا العمل الأولي إلى طرح أسئلة وتحديات جديدة سيواجهها كفينج وفريقه في إطار الاستثمار الجديد للمختبر، الذي يحمل اسم "الذكاء الاصطناعي التوليدي: أسس المستقبل"، وكذلك من خلال عمله التعاوني في استكشاف التوبولوجيا، الجبر، والهندسة لحل التحديات الأساسية في علوم البيانات. يشجع كفينج زملاءه الرياضيين على استكشاف مجموعة متنوعة من المشكلات الرياضية الغير محلولة التي تعمل عليها فريق MARS ونشرتها لمجتمع الرياضيات. يمكن العثور على مجموعة معيار ML Benchmarks في مشاكل الجبر المتشابك، بالإضافة إلى الحلول المنشورة، على موقع GitHub. التعاون بين الرياضيين ومهندسي البيانات يلاحظ كفينج أن العديد من التطورات الهامة في مجال الذكاء الاصطناعي يتم قيادتها من قبل الهندسة. بينما يميل الرياضيون تقليديًا إلى العمل من المبادئ الأولى، يمكن أن يتعاونوا بشكل أفضل من خلال الاستعداد لتطبيق الرياضيات على المشكلات والملاحظات التي تطرحها المجتمعات العاملة في التعلم الآلي على الأنظمة الحقيقية. هذا النموذج يحافظ على مساهمات الرياضيات مرتبطة بالمشكلات العملية. "هناك مقالة مشهورة في مجال التعلم الآلي تدعى 'الدرس المر'، والتي تقول إن你应该尽量从学习过程中剔除人为选择，转而依赖数据和计算资源，"他补充道。"通过其在非常抽象的层面上构建概念的能力，数学可以帮助我们对系统施加最小的约束，剩下的则留给学习算法来完成。” 然而，问题在于，“这些模型有时会捕捉到与数据收集或预处理方式相关的虚假关联。这就像一个学生找到了应付考试的方法，却没有真正掌握材料。”因此，目前仍有必要让人类参与其中，以捕捉这类问题。 但要深入神经网络进行这种侦探工作，需要数学知识。而这将使克文杰和他的同事们在未来一段时间内保持忙碌。 تقييم الحدث من قبل المختصين يعتبر تعاون الرياضيات مع الذكاء الاصطناعي خطوة مهمة نحو تطوير نظام أكثر ثقة وفعالية. يرى العديد من الخبراء أن هذا التكامل يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة في مجالات مثل التعلم العميق والعلوم الحاسوبية. ومع ذلك، لا يزال هناك تحديات كبيرة، مثل التعامل مع البيانات المعيبة وتفسير النماذج المعقدة، مما يجعل البحث المستمر في هذا المجال ضروريًا. نبذة تعريفية عن PNNL المختبر الوطني باسيفيك نورث ويست (PNNL) هو أحد مختبرات وزارة الطاقة الأمريكية، ويقع في ولاية واشنطن. يركز المختبر على البحوث العلمية والتكنولوجية المتقدمة، مع التركيز بشكل خاص على الأمن القومي، البيئة، الطاقة، وعلوم الحوسبة. بفضل استثماراته الطويلة الأمد في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبح PNNL مركزًا رائدًا في تطوير وتطبيق التكنولوجيات الذكية. (ملاحظة: في النسخة العربية، تم ترجمة المقتبس الأخير من كفينج ببعض التعديلات لضمان وضوح وانسيابية النص باللغة العربية.)