نموذج OpenAI GPT-5.6 Sol Ultra يحل حدسية رياضية عمرها 50 عاماً
أفادت التقارير بأن أحدث نموذج استدلال من OpenAI، وهو GPT-5.6 Sol Ultra، قد حقق طفرة في نظرية المخططات (graph theory) من خلال حل حدسية رياضية ظلت دون حل منذ السبعينيات. ومن خلال الاستفادة من المثابرة الحسابية الفائقة وبنية متعددة الوكلاء (multi-agent architecture)، أنتج النموذج برهاناً كاملاً في أقل من ساعة.
حل لغز نظرية المخططات
تتناول الحدسية المعنية سؤالاً جوهرياً في نظرية المخططات: ما إذا كان من الممكن العثور على مجموعة من الدورات (cycles) في أي شبكة من الرؤوس (vertices) والحواف (edges) تمر عبر كل حافة فردية مرتين بالضبط. وبينما وجد علماء الرياضيات حلولاً جزئية لحالات محددة على مدى العقود الخمسة الماضية، ظل البرهان العام بعيد المنال.
وصف توماس بلوم، وهو عالم رياضيات في جامعة مانشستر، البرهان بأنه "قصير، وبسيط، وكان من الممكن اكتشافه في الثمانينيات". ومن المثير للاهتمام أن الحل لم يتطلب اختراع نظريات رياضية جديدة تماماً؛ بل قام بدمج الأدوات الحالية والأطر الرياضية المعروفة بذكاء.
قوة المثابرة الآلية
يبرز هنا سؤال جوهري: إذا كانت الرياضيات "بسيطة"، فلما لماذا فشل البشر في حلها لمدة 50 عاماً؟ يشير بلوم إلى أن الحل تطلب تحولاً صغيراً وغير بديهي في الاستدلال. فغالباً ما يتبع علماء الرياضيات مسارات منطقية تؤدي، عند فشلها، إلى استنتاج أن المشكلة غير قابلة للحل.
في المقابل، يُظهر GPT-5.6 Sol Ultra مستوى من "المثابرة الآلية". فهو لا يعاني من الانحياز المعرفي المتمثل في الإحباط. بدلاً من ذلك، يستكشف النموذج باستمرار تنوعات دقيقة في المنطق والتسميات حتى يتم تحديد مسار ناجح. هذه القدرة على استخدام القوة الغاشمة (brute-force) في التباديل المنطقية دون "هزيمة اليأس" سمحت للذكاء الاصطناعي بتجاوز العقبات الذهنية التي أعاقت الباحثين البشر.
هندسة الأوامر المتقدمة والبنية متعددة الوكلاء
لم يكن نجاح Sol Ultra مجرد نتيجة للذكاء الخام، بل كان نتيجة لهندسة أوامر (prompt engineering) متطورة للغاية. ولضمان عدم لجوء النموذج إلى الإجابة بـ "لا أعرف"، استخدم الباحثون سلسلة من التوجيهات الصارمة:
- الافتراض القسري: أجبر الأمر النموذج على افتراض وجود برهان كامل، مما منعه من التصريح بأن الحدسية لم تُحل بعد.
- عزل المعلومات: مُنع النموذج من البحث في الإنترنت للتحقق مما إذا كانت المشكلة قد حُلت بالفعل.
- الاختبار التنافسي متعدد الوكلاء: تم استخدام نظام مكون من 64 وكيلاً. تم إبقاء العديد منهم "في الظلام" بشأن النهج المنطقي الذي كان يعمل لضمان الاستدلال المستقل، بينما قام الوكلاء التنافسيون بفحص البراهين المرشحة بحثاً عن أخطاء محددة، مثل المسارات المغلقة التي تم تحديدها بشكل غير صحيح.
الجدل حول إبداع الذكاء الاصطناعي والاستشهاد بالمصادر
أعادت هذه الطفرة إشعال الجدل حول ما إذا كانت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) "مبدعة" حقاً أم أنها مجرد أدوات متطورة لإعادة دمج المعرفة الموجودة. وأشار بلوم إلى أن الأفكار الأساسية في البرهان تعود إلى ورقة بحثية من عام 1983 لكل من Bermond وJackson وJaeger. وانتقد OpenAI لفشلها في الاستشهاد بهذا العمل السابق، مشيراً إلى أن الأوراق البحثية التي يولدها الذكاء الاصطناعي غالباً ما تستخدم استراتيجيات موجودة دون نسب الفضل لأصحابه بشكل صحيح.
وبينما لا يزال المجتمع العلمي ينتظر التحقق الرياضي الكامل، فإن هذا الحدث يشير إلى تحول في مشهد الذكاء الاصطناعي. حيث يتم توظيف نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق بشكل متزايد لمعالجة المشكلات العلمية المفتوحة، مما قد يؤدي إلى كشف حلول كانت في متناول البشر طوال الوقت.
خلاصات رئيسية
- المثابرة فوق التعقيد: لم يحل الذكاء الاصطناعي مشكلة قائمة منذ فترة طويلة من خلال اختراع رياضيات جديدة، بل من خلال تطبيق النظريات الموجودة بمستوى من التنوع المنطقي الدؤوب الذي يفتقر إليه البشر.
- القيود الصارمة تحقق النتائج: أدى استخدام الأوامر "التنافسية" وحظر عمليات البحث عبر الإنترنت إلى إجبار النموذج على إيجاد حل بدلاً من تقديم استجابة قياسية مفادها أن المشكلة "غير محلولة".
- تحدي نسب الفضل: يسلط هذا الحادث الضوء على قلق متزايد في أبحاث الذكاء الاصطناعي بشأن نقص الاستشهاد المناسب عندما تقوم النماذج بإعادة دمج الأدبيات العلمية الموجودة.