الذكاء الاصطناعي من "ديب ميند" و"أوبن إيه آي" يحقق نتائج ذهبية في مسابقة الرياضيات العالمية

أظهرت نماذج شركة DeepMind وشركة OpenAI قدرة استثنائية على حل مسائل رياضية بمستوى متميز ينافس طلاب المدارس الثانوية الأفضل عالميًا، حيث حصلت على درجات تُعتبر نموذجية للفوز بمرتبة الميدالية الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي. في 21 يوليو، أعلنت DeepMind أن برنامجها الناتج عن نظامها الذكي تمكن من حل مسائل رياضية كانت تُعتبر صعبة للغاية، وحقق درجة تُعتبر مناسبة للفوز بالميدالية الذهبية. في البداية، بدا أن التقدم الذي حققه النظام هذا العام محدودًا مقارنة بالأداء في عام 2024، حيث سجل في السابق درجات تصل إلى مستوى الميدالية الفضية. لكن المُشرف على المشروع، تانغ لوانغ، أشار إلى أن هذا العام يحمل تحولًا كبيرًا في الطريقة. ففي السابق، اعتمد الفريق على أدوات متخصصة مثل AlphaGeometry وAlphaProof، والتي تتطلب من الخبراء البشر تحويل المسائل إلى لغة برمجية، ثم إعادة ترجمة الحلول التي تنتجها النماذج إلى اللغة الإنجليزية. أما هذا العام، فقد استخدمت الشركة نموذجًا لغويًا كبيرًا يُسمى DeepThink، وهو مبني على نظام Gemini لكنه تمت تطويره لتحسين قدرته على إنتاج الأدلة الرياضية بشكل أكثر كفاءة وسرعة، مثل معالجة سلاسل تفكير متعددة في وقت واحد. حصلت DeepThink على 35 نقطة من أصل 42 في 6 مسائل تم تقديمها للمشاركين في أولمبياد الرياضيات هذا العام، وتم تقييم حلولها من قبل نفس المحكمين الذين قاموا بتقييم إجابات البشر. من ناحية أخرى، أظهرت نموذج OpenAI، الذي يُعتبر من إبداعات شركة ChatGPT، أيضًا أداءً متميزًا، حيث حصل على درجات تُعتبر مناسبة للميدالية الذهبية، لكن تم تقييم حلوله بشكل مستقل. يُعد هذا الإنجاز مثيرًا للاهتمام، إذ إن مسيرة تطوير الذكاء الاصطناعي في حل المسائل الرياضية شهدت تطورات كبيرة على مدى سنوات. في الماضي، اعتمد الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي إما على البرمجة اليدوية لقواعد التفكير المنطقي، أو على الشبكات العصبية التي تتعلم من كم هائل من البيانات. ومع ظهور أدوات مثل ChatGPT، أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة جزءًا من استخدامات يومية واسعة النطاق. قال جاري ماركوس، عالم الأعصاب في جامعة نيويورك، إن النتائج التي حققتها DeepMind وOpenAI "مذهلة حقًا"، رغم انتقاده لل hype المصاحب للنموذجات اللغوية الكبيرة. ورغم ذلك، أشار إلى أن القدرة على حل مسائل الرياضيات على مستوى الطالب النجمي تدل على قدرة ممتازة في حل المشكلات الرياضية. لا يزال من غير الواضح ما إذا كان هذا التفوق للنموذجات اللغوية الكبيرة في المسائل الأولمبية سيستمر، أم أن نماذج التفكير المنطقي المبرمج يدويًا ستتمكن من العودة لل领先地位. يرى لوانغ أن الكبار في المجال لا يزالون يطورون هذه الأساليب، وأن هناك احتمالًا لاندماجها في المستقبل.