أعلنت شركة DeepMind عن تطور جديد في مجال الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم "AlphaProof"، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مُصمم خصيصًا لمعالجة الأدلة الرياضية. يُعد هذا التطور خطوة متقدمة في محاولة دمج الذكاء الاصطناعي في مجالات منهجية مثل الرياضيات، حيث يُظهر أداءً متميزًا في التفكير المنطقي وحل المشكلات المعقدة التي تتطلب تسلسلًا دقيقًا من التبريرات. يُمكن لـ AlphaProof التفاعل مع مسائل رياضية من مستويات متنوعة، بدءًا من التحديات المدرسية البسيطة وصولاً إلى مسائل من مسابقات الأولمبياد الدولية. في تجارب مبكرة، نجح النموذج في حل عدد من المسائل التي تُعد صعبة جدًا حتى للرياضيين المحترفين، وبعضها كان مُستعصيًا على الحل لسنوات. وتم قياس أداؤه على مجموعة من المسائل المعروفة، حيث أظهر نجاحًا في حل ما يقارب 40% من المسائل في فئة "الإثباتات" – وهو أداء ملحوظ مقارنة بالأنظمة السابقة. ومع ذلك، لا يزال AlphaProof بحاجة إلى دعم بشري لاستكمال بعض المراحل. ففي كثير من الأحيان، يُقدِّم النموذج اقتراحات ذكية أو خطوات مبدئية للإثبات، لكنه يعاني من صعوبة في اتخاذ قرارات نهائية في المراحل المتأخرة من التفكير. لذا، يُستخدم حاليًا في نموذج تعاوني: يُسهم الذكاء الاصطناعي في توليد الاتجاهات والفرضيات، بينما يُكمل الباحث البشري التفاصيل الدقيقة ويوفر التصحيحات اللازمة. يُعد هذا النموذج جزءًا من مساعي DeepMind لتوسيع قدرات الذكاء الاصطناعي خارج المجالات التقليدية مثل الألعاب، واتجاهه نحو تطبيقات أكاديمية وعلمية. ورغم أن AlphaProof ليس مُستعدًا للاستقلال التام، إلا أن تطوره يُعد دليلاً قويًا على قدرة النماذج الكبيرة على محاكاة التفكير الرياضي المُتَقَن، خاصة في المهام التي تتطلب تسلسلًا منطقيًا دقيقًا. يُتوقع أن يُسهم هذا التقدم في تسريع الابتكار في الرياضيات، وتمكين الباحثين من استكشاف مسارات جديدة من خلال تقليل العبء الحسابي والمنطقي. كما يفتح الباب أمام تطوير أدوات مساعدة تُسهم في تعليم الرياضيات وتدريس البرهان، من خلال تقديم توجيهات ذكية وتحليلات مُتعددة الاتجاهات. في المدى الطويل، يُعد AlphaProof نموذجًا واعدًا لمستقبل الذكاء الاصطناعي في المعرفة البشرية، لا كمنافس، بل كشريك مُساعِد في استكشاف الحدود المعرفية.