الرياضيات تواجه أزمة "عسر هضم"
تنتقل الرياضيات إلى القرن الحادي والعشرين. لعدة قرون، ظلت وتيرة أبحاث الرياضيات بطيئة؛ حيث يجد الباحث نتيجة ما، ويراجعها الأقران، لتستقر في النهاية داخل كتاب مدرسي. هذه العملية ثابتة ويمكن التنبؤ بها.
غير الذكاء الاصطناعي كل شيء، فهو يولد البراهين ويحل المشكلات بسرعات هائلة، مما يخلق كمية هائلة من المحتوى الجديد. ولا يستطيع المراجعون البشريون مواكبة هذا التدفق، مما أدى إلى ما يسميه تيرينس تاو "عسر هضم البراهين". إن النظام الأكاديمي يواجه الآن ازدحاماً مرورياً.
الذكاء الاصطناعي يشبه سيارة سريعة، بينما تشبه المجلات الأكاديمية الحالية المسارات الحجرية الضيقة التي بُنيت لعربات الخيول. لا يمكنك قيادة سيارة سريعة على مسار ضيق دون التسبب في حادث، كما أن ترقية السيارة لن تجدي نفعاً إذا كان الطريق متهالكاً. يجب علينا بناء طرق جديدة للذكاء الاصطناعي.
يعمل تيرينس تاو على بناء هذه الطرق الجديدة من خلال مسابقات SAIR، حيث يخصص مسارات منفصلة للبشر والذكاء الاصطناعي.
إحدى هذه المسابقات هي "تحدي التقطير" (Distillation Challenge). يستخدم الباحثون مجموعة بيانات ضخمة تضم 22 مليون مسألة جبرية. تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة حل هذه المسائل بسهولة، لكن تكلفتها باهظة جداً. يطلب التحدي من المشاركين كتابة ورقة ملخص (cheat sheet) من صفحة واحدة للنماذج الصغيرة ومنخفضة التكلفة. والهدف هو نقل المعرفة من النماذج الكبيرة إلى النماذج الصغيرة. وقد نجحت أفضل أوراق الملخص بالفعل في رفع دقة النتائج من 50% إلى 80%.
المسابقة الأخرى هي "مسألة غالوا العكسية" (Inverse Galois Problem). تخيل هذا الأمر كأنه رحلة بحث رقمية عن البيض؛ حيث توجد 160,000 خاصية رياضية مختلفة، أو "ألوان". يبحث المشاركون عن كثيرات حدود محددة تطابق هذه الألوان، وإذا وجدت لوناً نادراً لم يجده أحد غيرك، فستحصل على نقاط. هذا يحول الرياضيات إلى علم تجريبي.
هذه المسابقات لا تحل محل علماء الرياضيات، بل تخلق طرقاً جديدة للعمل، حيث تفصل مسار المشي البشري عن طريق الذكاء الاصطناعي السريع.
يمكن لهذا النموذج أن يطبق في جميع العلوم؛ فإذا كان المجال يحتوي على مجموعات بيانات ضخمة ومهام قابلة للتحقق، فيمكنه استخدام هذه الطريقة. والرياضيات ليست سوى نقطة البداية.
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi