مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، زاد الخوف من سوء استخدامه من قبل البعض، خاصة في تحرير الصور والفيديو، الأمر الذي دفع العديد من رجال القانون للمطالبة بتحديث مواد تعاقب كل من يسئ استخدام تلك التطبيقات.
ولكن سرعان ما تطور استخدام تلك التطبيقان فبدأنا نسمع عن تداول استخدام chat gpt من قبل الطلاب لحل أسئلة الواجبات المنزلية، وتطور الأمر إلى حد توليد أكواد للبرمجة لصناعة كل شيء، لدرجة أن الذكاء الاصطناعي اجتاز اختبار mba وحصل على شهادات علمية أيضًا، ونجح في هزيمة أبطال الشطرنج.. وهو ما أثار مخاوف عديدة، حتى بدأت الشركات الناشئة في الدخول إلى هذا العالم محاولة حل ما كان يصعب حله.
حل أصعب مسائل الرياضيات بالذكاء الاصطناعي
واستهلت شركة DeepMind باستخدام نموذج لغوي كبير لتوليد حل جديد لواحدة من أصعب مسائل الرياضيات التي تواجه البشرية في اختراق يمكن أن يبشر بعصر جديد في الذكاء الاصطناعي الذكاء.
اكتشف النموذج، المعروف باسم FunSearch، حلاً لما يسمى “لغز مجموعة القبعات”، وهو عبارة عن هو مشكلة في الرياضيات تتعلق بنظرية المجموعات، وتتضمن سؤالاً تنظيرياً حول الأقواس والتقاطعات. والمشكلة كالتالي:
لنفترض أن لديك مجموعة من العناصر، ويمكن تعيين لكل عنصر من هذه المجموعة إحدى ثلاثة ألوان مختلفة (نسميها أحمر، أزرق، وأخضر).
الهدف هو بناء مجموعات فرعية من هذه العناصر بحيث لا تكون أي مجموعة فرعية لونها هو نفس لون التقاطع بين المجموعتين الفرعيتين الأخريين، وتكمن المشكلة الرياضية المستمرة منذ عقود في عدد النقاط التي يمكنك دمجها على الصفحة أثناء رسم الخطوط بينها، دون أن تشكل ثلاث منها خطًا مستقيمًا.
اكتشف موقع FunSearch بنجاح إنشاءات جديدة لمجموعات كبيرة الحجم تتجاوز بكثير المجموعات الأكثر شهرة. على الرغم من أن LLM لم تحل مشكلة تحديد الحد الأقصى مرة واحدة وإلى الأبد (على عكس بعض عناوين الأخبار التي تدور حولها)، فقد وجدت حقائق جديدة في العلوم.
“على حد علمنا، يُظهر هذا الاكتشاف العلمي الأول – قطعة جديدة من المعرفة التي يمكن التحقق منها حول مشكلة علمية سيئة السمعة – باستخدام ماجستير في القانون”، كما كتب الباحثون في ورقة بحثية.
في التجارب السابقة، استخدم الباحثون نماذج لغوية كبيرة لحل المسائل الرياضية مع حلول معروفة.
لقد ثبت أن الحاصلين على ماجستير إدارة الأعمال ينتجون بانتظام ما يسمى “الهلوسة” – بشكل أساسي عندما يختلقون الهراء ويقدمونه على أنه حقيقة. وهذا، بطبيعة الحال، حد من فائدتها في تحقيق اكتشافات علمية يمكن التحقق منها. ومع ذلك، يزعم الباحثون في المختبر الذي يوجد مقره في لندن أن استخدام مدقق الحقائق المدمج يجعل FunSearch مختلفًا.
تشارك FunSearch في رقصة متواصلة ذهابًا وإيابًا بين LLM والمقيم. تعمل هذه العملية على تحويل الحلول الأولية إلى معرفة جديدة.
ما يجعل الأداة واعدة جدًا للعلماء أيضًا هو أنها تنتج برامج تكشف كيفية يتم إنشاء الحلول، بدلاً من تحديد ماهية الحلول فقط.
وقال الباحثون: “نأمل أن يلهم هذا المزيد من الأفكار لدى العلماء الذين يستخدمون FunSearch، مما يؤدي إلى دورة حميدة من التحسين والاكتشاف”.
