الذكاء الاصطناعي يدخل عالم الرياضيات. والآن يلاحق بقية العلوم

يقول باحثون من MIT لمجلة WIRED إن الذكاء الاصطناعي قد يصبح قريباً الطريق الافتراضي لحل المسائل النظرية في الاقتصاد وفيزياء الطاقة العالية وغيرهما من المجالات.

في الأسبوع الماضي، حضرت محاضرة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ألقاها نيل طومسون، الذي يدرس التقدم في مجال الحوسبة والذكاء الاصطناعي. في نصف ساعة فقط، قدم طومسون حجة مقنعة مفادها أن العديد من المجالات العلمية على وشك التحول بفضل الذكاء الاصطناعي.

وفي حين أن علماء الرياضيات غارقون في الطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي على أتمتة مجالهم، فإن أحدث دراسة أجراها طومسون تشير إلى أن الاحتمالات، والنظرية الإحصائية، والنظرية الاقتصادية، ونظرية الطاقة العالية، والجاذبية وعلم الكونيات، وفيزياء الكم قد تكون التالية، وذلك بفضل القدرات المتطورة بسرعة للنماذج الحدودية. وتظهر الدراسة أنه بين منتصف عام 2024 ومنتصف عام 2026، ستنتقل أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي من القدرة على حل حوالي 2% من المشكلات النظرية في هذه المجالات بشكل صحيح إلى حوالي 35% من هذه المشكلات. وليس هناك ما يشير إلى تباطؤ هذا التقدم.

يقول طومسون: "في غضون سنوات قليلة، نتوقع أن تتغير العديد من الأسئلة النظرية تمامًا فيما يتعلق بما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي".

وبشكل أكثر عمومية، يبحث مختبر طومسون في كيفية تأثير التقدم في علوم الكمبيوتر على المجتمع وعلى الابتكار. الدراسة - التي أجراها طومسون مع طالب الدكتوراه غابرييل مانسو وعالم الأبحاث كلاوديو ميرينك فيردون - فحصت المشكلات المقدمة في الأوراق البحثية المنشورة على الإنترنت بين ديسمبر 2025 ومايو 2026، ثم اختبرت ما إذا كانت نماذج OpenAI المختلفة - o1، وo3، وGPT-5، وGPT-5، وGPT-5، وGPT-5-5 - قد حلتها. هم

والأهم من ذلك، أنه تم نشر حلول لهذه المشكلات في أوراق بحثية بعد التدريب على GPT-5.5 والنماذج السابقة، مما يعني أن النماذج التي اختبروها كان عليها أن تجد حلولها الخاصة، بدلاً من الاعتماد على الإجابات المقدمة كبيانات تدريب. (مثل هذه المقالات كانت بمثابة الحقيقة الأساسية لاختبار مهارات حل النماذج). كما قام الباحثون أيضًا بحظر الوصول إلى الإنترنت، مما منع النماذج التي اختبروها من البحث عن حلول عبر الإنترنت.

كانت المجالات التي غطتها الدراسة ضيقة، حيث ركز الثلاثي على المجالات التي يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي فهم الأشياء فيها دون الحاجة إلى المحاكاة أو الاختبار. لكن هذا العمل يشير إلى أن أنواع الصدمات التي نشعر بها حاليًا في الرياضيات من المرجح أن تنتشر إلى مجالات أخرى من البحث العلمي ذات ثقل في الرياضيات والنظريات.

في الشهر الماضي، صدمت شركة OpenAI عالم الرياضيات عندما أعلنت أن نموذجًا غير منشور نجح في حل تحدي كبير طويل الأمد في الرياضيات يسمى Navier-Stokes، والذي يتعامل مع المعادلات التي تصف سلوك حركة السوائل. أصبحت هذه الحادثة أكثر إثارة للجدل بعد أن اتهم عالم رياضيات في جامعة نيويورك - يعمل مع أكاديمي آخر مرتبط بالأنثروبيك - شركة OpenAI بمفاجأتهم بعد أن علموا بالتقدم الذي أحرزوه.

ومنذ ذلك الحين، أعلنت شركة OpenAI وغيرها عن مئات الحلول الأخرى لمسائل الرياضيات القديمة، مما أثار أزمة في هذا المجال. دعا بعض علماء الرياضيات إلى فرض قيود على استخدام الذكاء الاصطناعي، محذرين من أن عملية حل المشكلات غالبًا ما تكون مفيدة مثل الحصول على الإجابة النهائية.

كما هو الحال مع الرياضيات، يقول طومسون أننا يجب أن نتوقع التقدم في مجالات أخرى، آثار إيجابية وسلبية. ويشير إلى أن التقدم النظري يؤدي أحيانًا إلى تقدم عملي في العلوم، ويقترح أن المزيد من استخدام الذكاء الاصطناعي قد يعني المزيد من التقدم بهذه الطريقة.

وقد أنشأ بعض الباحثين الرائدين في مجال الذكاء الاصطناعي بالفعل مختبرات جديدة تركز على الذكاء الاصطناعي لأغراض علمية، وتعمل جميع مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى على تكثيف البحث العلمي. تستكشف هذه الجهود كيف يمكن تمكين الذكاء الاصطناعي من إجراء تجارب واقعية إلى جانب التحليلات النظرية. قد يعني الذكاء الاصطناعي أن المنظرين لم يعودوا بحاجة إلى حل المشكلات الرئيسية، لكن الباحثين يقولون إن هذا لا يعني عدم الحاجة إلى الخبراء لإيجاد الحلول والتأكد من صحتها.

يقول مانسو: "ما زلنا بحاجة إلى أن يتوصل الناس إلى أفكار جيدة لربط النقاط". ويضيف أنه بالنسبة للمشكلات المعقدة للغاية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرتكب الأخطاء. (قامت شركة OpenAI بالفعل بسحب العديد من الحلول في أحدث مجموعة بيانات ما بعد الإصدار.) "نحتاج أيضًا إلى طرق للتحقق مما تم إنجازه، لأنه من السهل جدًا أن يخبرك النموذج، "هذه هي الإجابة الصحيحة"، وعندما تنظر إلى الحل بأكمله، تدرك أنه ربما لا يكون كذلك."