Google DeepMind يتفوق على الفائزين بالميداليات الذهبية في الأولمبياد الدولي للرياضيات
تاريخ النشر: 9th, February 2025 GMT
أحرز نظام ذكاء اصطناعي طورته Google DeepMind تقدمًا غير مسبوق في حل مسائل الهندسة، متجاوزًا متوسط أداء الفائزين بالميداليات الذهبية في الأولمبياد الدولي للرياضيات (IMO).
النظام، الذي يحمل اسم AlphaGeometry2، يُعتبر نسخة محسنة من AlphaGeometry الذي كشفت عنه DeepMind العام الماضي.
ووفقًا لدراسة حديثة، نجح هذا الذكاء الاصطناعي في حل 84% من مسائل الهندسة التي طُرحت في الأولمبياد خلال الـ 25 عامًا الماضية.
ترى DeepMind أن تطوير طرق جديدة لحل مسائل الهندسة الإقليدية يمكن أن يكون مفتاحًا لصناعة ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا.
حل المسائل الرياضية وإثبات النظريات يتطلبان المنطق والاستدلال، وهي مهارات يمكن أن تساعد في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على التفكير وحل المشكلات المعقدة في المستقبل.
وفي صيف 2024، جربت DeepMind نموذجًا يجمع بين AlphaGeometry2 ونظام آخر يسمى AlphaProof، متخصص في الاستدلال الرياضي، وتمكن النموذج المشترك من حل 4 من أصل 6 مسائل في مسابقة IMO لعام 2024، مما يفتح الباب أمام تطبيقات أوسع في الرياضيات والهندسة والعلوم الأخرى.
كيف يعمل AlphaGeometry2؟يعتمد AlphaGeometry2 على نموذج لغة من عائلة Gemini إلى جانب محرك رمزي (Symbolic Engine).
ويتنبأ نموذج Gemini بالعناصر الهندسية التي يمكن إضافتها إلى المسألة (مثل النقاط أو الخطوط أو الدوائر).
يستخدم المحرك الرمزي قواعد رياضية للاستدلال على الحلول وتقديم براهين رياضية متسقة.
و تسمح خوارزمية بحث متقدمة بإجراء عمليات بحث متعددة عن الحلول في وقت واحد وتخزين النتائج المحتملة.
يتم اعتبار المسألة "محلولة" عندما يتمكن النظام من إيجاد برهان رياضي يجمع بين اقتراحات نموذج Gemini والقواعد الرياضية في المحرك الرمزي.
تحديات تدريب الذكاء الاصطناعي على الهندسةنظرًا لندرة البيانات الهندسية المناسبة لتدريب الذكاء الاصطناعي، قامت DeepMind بتوليد 300 مليون مسألة رياضية وبراهين بدرجات متفاوتة من التعقيد لاستخدامها في تدريب النموذج.
في الاختبارات، حل AlphaGeometry2 42 من أصل 50 مسألة من المسائل التي طُرحت في الأولمبياد الدولي للرياضيات بين عامي 2000 و2024، متفوقًا على متوسط أداء الفائزين بالميداليات الذهبية البالغ 40.9 مسألة.
ومع ذلك، عندما تم اختبار النظام على 29 مسألة أصعب (لم تُستخدم سابقًا في المسابقة ولكن رشحها خبراء الرياضيات)، نجح فقط في حل 20 منها، مما يكشف عن بعض قيوده.
صراع المناهج: الشبكات العصبية مقابل الأنظمة الرمزيةيستخدم AlphaGeometry2 نهجًا هجينًا يجمع بين الشبكات العصبية (Neural Networks) والذكاء الاصطناعي الرمزي.
يرون أنصار الشبكات العصبية أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تعلم حل المشكلات من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات دون الحاجة إلى قواعد رياضية صارمة.
ويعتقد أنصار الذكاء الاصطناعي الرمزي أن الأنظمة التي تعتمد على التلاعب بالرموز تقدم استنتاجات أكثر تفسيرًا ومنطقية من الشبكات العصبية.
ويشير نجاح AlphaGeometry2 إلى أن الجمع بين النهجين قد يكون هو الحل الأمثل لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية. ففي الاختبارات، فشل نظام o1، أحد أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي في OpenAI، في حل أي من مسائل IMO التي نجح فيها AlphaGeometry2.
هل يمكن للشبكات العصبية أن تعمل بدون الذكاء الاصطناعي الرمزي؟يُشير باحثو DeepMind إلى أدلة أولية على أن نموذج Gemini في AlphaGeometry2 قد يكون قادرًا على إيجاد حلول رياضية جزئية دون الحاجة إلى المحرك الرمزي.
ومع ذلك، ما لم تتحسن سرعة النماذج اللغوية ويتم التخلص من مشكلة "هلوسة الذكاء الاصطناعي"، فسيظل الذكاء الاصطناعي الرمزي ضروريًا لتطبيقات الرياضيات المتقدمة.
خلاصةيحقق AlphaGeometry2 إنجازًا تاريخيًا بحل مسائل الأولمبياد الدولي للرياضيات بمستوى يفوق الفائزين بالميداليات الذهبية.
يجمع بين الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي الرمزي لإيجاد حلول دقيقة للمسائل الهندسية المعقدة.
يفتح الباب أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم والرياضيات والهندسة بطرق غير مسبوقة.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: المزيد الشبکات العصبیة فی الأولمبیاد ذکاء اصطناعی اصطناعی فی یجمع بین
إقرأ أيضاً:
خبراء يكشفون خطر الذكاء الاصطناعي على الدماغ
#سواليف
كشفت دراسة حديثة عن #مخاطر محتملة لبرامج الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، حيث قد تشكل تهديدا غير متوقع للصحة العقلية لبعض المستخدمين.
ورصدت الدراسة التي أجراها باحثون من جامعة كينغز كوليدج لندن، ظاهرة جديدة أطلقوا عليها اسم ” #ذهان_الشات_بوت”، حيث قد تساهم هذه التقنية في “طمس حدود الواقع” لدى المستخدمين المعرضين للخطر وتؤدي إلى “ظهور أو تفاقم أعراض ذهانية.
وببساطة، قد يبدأ البعض، خاصة المعرضين نفسيا، في فقدان القدرة على التمييز بين الواقع والمحادثات مع #الذكاء_الاصطناعي بعد استخدام مكثف لهذه البرامج.
مقالات ذات صلةويوضح الدكتور هاميلتون مورين، أحد المشاركين في الدراسة: “نحن لا نتحدث عن خيال علمي هنا. هذه حالات حقيقية يبدأ فيها المستخدمون بتطوير معتقدات وأفكار غير منطقية متأثرة بتفاعلاتهم مع #الذكاء_الاصطناعي”.
وتكمن المشكلة في أن هذه البرامج مصممة لتكون ودودة، متعاطفة، وتجيب على كل الأسئلة بثقة عالية. وهذه الميزات التي تبدو إيجابية، قد تكون خادعة للأشخاص الذين يعانون أساسا من هشاشة نفسية أو استعداد للاضطرابات الذهانية.
ويشير البروفيسور توم بولاك، أحد معدي الدراسة، إلى أن “الذهان لا يظهر فجأة، لكن الذكاء الاصطناعي قد يكون العامل الذي يدفع الشخص الهش نفسيا نحو الحافة”.
في تعليق سابق خلال بودكاست في مايو الماضي، اعترف سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، بأن الشركة تواجه صعوبات في وضع ضوابط أمان فعالة لحماية المستخدمين المعرضين للخطر، قائلا: “لم نكتشف بعد كيفية إيصال التحذيرات للمستخدمين الذين يكونون في حالة عقلية هشة وعلى وشك الانهيار الذهاني”.
وفي الوقت الحالي، ينصح الخبراء باستخدام هذه الأدوات بحذر، خاصة من لديهم تاريخ مع الاضطرابات النفسية، مع التأكيد على أن الغالبية العظمى من المستخدمين لا يواجهون مثل هذه المخاطر. لكن الرسالة واضحة: الذكاء الاصطناعي، مثل أي تقنية قوية، يحتاج إلى فهم دقيق لآثاره الجانبية قبل أن يصبح أكثر تعمقا في حياتنا.
إطلاق البرنامج التأهيلي لتدريب 1000 شاب وفتاة ببورسعيد