وفقًا لتقارير عن أحدث عائلة من نماذج OpenAI، التي تحمل مبدئيًا اسم Astra، سيتخصص هذا الجيل الأحدث في المهام المتوسطة إلى الطويلة الأجل التي تستغرق عدة ساعات أو أيامًا لإكمالها. وتهدف هذه النماذج إلى استكمال التشكيلة الحالية من Sol وTerra وLuna، لا إلى استبدالها. أمضى Sam Altman هذا الأسبوع يستعرض النماذج الجديدة أمام المشرّعين في واشنطن.
ولاستعراض قدرات Astra في حل المسائل المعقدة، نشرت OpenAI منشورًا يوم السبت يتضمن حلولًا لـ10 مسائل في علوم الحاسوب والرياضيات، ظل معظمها مفتوحًا لسنوات. وتزعم الشركة أن هذه الحلول أنتجها إصدار داخلي من Astra أثناء الاختبار.
تقول الشركة إن التكلفة الإجمالية المقدّرة بالرموز لهذه النتائج بلغت نحو $2,000، محسوبةً وفق أسعار رسوم API الخاصة بنموذجها الرائد الحالي GPT-5.6 Sol. وأضافت الشركة أن "نسبة تأليف برهان أُنتج بالكامل بواسطة نظام ذكاء اصطناعي إلى مؤلفين بشريين ستشوّه حقيقة مساهمة النظام وطبيعة العمل الفكري البشري الأصيل معًا."
ويعود ذلك إلى أن الإعلانات السابقة عن حلول رياضية مدعومة بالذكاء الاصطناعي نُشرت بأسماء مؤلفين بشريين، مع إدراج النموذج كمساهم فقط. أما في أحدث منشورات OpenAI، فقد أُدرج النموذج نفسه بوصفه المحلّل الأساسي للمسائل، بينما تولّى المساهمون البشريون مسؤولية إعداد المخطوطات.
إحدى الحلول المعنية - التي حلّت مسألة في مجال من الجبر المجرد يُسمى نظرية الزمر - سُرّبت على X قبل عدة ساعات من الإعلان الرسمي. وسرعان ما وصف Elliot Glazer، كبير علماء الرياضيات في Epoch AI، العملَ بأنه أهم نتيجة للذكاء الاصطناعي في الرياضيات حتى الآن.
مازح الباحث في الذكاء الاصطناعي Sébastien Bubeck، الذي يعمل الآن لدى OpenAI، قائلًا إنه كان يتوقع أن يتفوق الذكاء الاصطناعي على قدراته الرياضية بحلول 2030، لا 2026.
تفصيل حلول Astra
النتيجة التي سُرّبت أولًا على Twitter أغلقت سؤالًا ظل مفتوحًا منذ أن صاغ عالم الرياضيات Benjamin Weiss مصطلح “sofic” في عام 2000. وبعبارات بسيطة، المجموعة الرياضية هي مجموعة من الحركات مع قاعدة لدمجها، ولا تختلف كثيرًا عن دورات مكعب روبيك. أما المجموعة “sofic” فهي مجموعة يمكنك فيها، إذا ركّزت على أي جزء صغير من النظام، بناء نسخة منتهية تتصرف بالطريقة نفسها تقريبًا.
حتى الآن، لم يتمكن أي باحث من تحديد مجموعة غير-سوفية؛ إذ أظهرت كل مجموعة معروفة الصفة نفسها. وقد مثّل الكشف الذي جرى يوم السبت أول مثال مضاد معروف.
وتتفرع النتائج التسع الأخرى إلى مجالات رياضية أخرى. إذ تدحض إحداها حدسًا راسخًا لعالم الرياضيات Alain Connes بشأن كيفية تصرف بعض البنى الرياضية. وتقدم أخرى إجابة أفضل عن مدى إحكام رصّ الكرات معًا في فضاءات عالية الأبعاد جدًا، محطمةً رقمًا قياسيًا ظل قائمًا منذ 1978.
لماذا يشكك البعض في نتائج OpenAI
ليست OpenAI مطوّر الذكاء الاصطناعي الحدودي الوحيد الذي يطلق نماذجه لحل مسائل رياضية مستعصية. فقد حدد Claude Fable 5، الذي طورته Anthropic، وفقًا لتقارير، مثالًا مضادًا أنهى حدس جاكوبيان البالغ من العمر 87 عامًا في ثلاثة متغيرات. وقد تحقق عالم الرياضيات في UCLA Terence Tao علنًا من النتيجة في 21 يوليو.
خضعت ادعاءات سابقة من OpenAI بشأن القدرات الرياضية لنماذجها للتدقيق. فقد نسبت الشركة برهان حدس الغطاء المزدوج للدورات - وهو مسألة رياضية قديمة تتعلق بترتيب الحلقات في شبكة - إلى GPT-5.6 Sol Ultra في 10 يوليو. وكتب عالما الرياضيات Sang-il Oum وJim Geelen انتقادين منفصلين لذلك البرهان، بينما يسجل Wolfram MathWorld أن الادعاء لم يصل إلى منشور خضع لتحكيم حتى نهاية الشهر.
كما أعرب بعض المنتقدين عن تشككهم في نتائج اختبارات معيارية سابقة أبلغت عنها الشركة ونشرتها بنفسها. غير أن كل نتيجة من هذه النتائج الأحدث أُرفقت بـ شهادة Lean - وهو برهان مكتوب للتحقق الحاسوبي - إلى جانب المخطوطات وتسجيلات عملية استدلال النموذج. ومع ذلك، من المهم الإشارة إلى أن النتائج لم تخضع بعد لمراجعة الأقران التقليدية.