وفقًا لتقارير عن أحدث عائلة من نماذج OpenAI، التي تحمل مؤقتًا اسم Astra، سيتخصص هذا الجيل الأحدث في المهام المتوسطة إلى الطويلة الأمد، والتي تستغرق عدة ساعات أو أيامًا لإكمالها. وتهدف هذه النماذج إلى استكمال المجموعة الحالية التي تضم Sol وTerra وLuna، لا إلى استبدالها. وقد أمضى Sam Altman هذا الأسبوع في استعراض النماذج الجديدة أمام المشرّعين في واشنطن.

ولعرض قدرات Astra في حل المشكلات المعقدة، نشرت OpenAI منشورًا يوم السبت يتضمن حلولًا لـ10 مسائل في علوم الحاسوب والرياضيات، ظل معظمها بلا حل لسنوات. وتقول الشركة إن هذه الحلول أنتجتها نسخة داخلية من Astra خلال الاختبارات.

وتقول الشركة إن التكلفة الإجمالية المقدّرة بالرموز لهذه النتائج بلغت نحو $2,000، وفق حسابات استندت إلى رسوم استخدام API الخاصة بنموذجها الرائد الحالي GPT-5.6 Sol. وأضافت الشركة أن "نسبة تأليف برهان أُنشئ بالكامل بواسطة نظام للذكاء الاصطناعي إلى مؤلفين بشريين ستشوّه تمثيل إسهام النظام وطبيعة العمل الفكري البشري الحقيقي على حد سواء."

ويعود ذلك إلى أن إعلانات سابقة عن حلول رياضية مدعومة بالذكاء الاصطناعي نُشرت بأسماء مؤلفين بشريين، مع إدراج النموذج بوصفه مساهمًا فقط. أما في أحدث منشورات OpenAI، فقد أُدرج النموذج نفسه بوصفه المحلل الرئيسي للمسألة، في حين تولى المساهمون البشريون مسؤولية إعداد المخطوطات.

وقد تسرّب أحد الحلول المعنية — الذي حل مسألة في مجال من الجبر المجرد يُسمى نظرية الزمر — على X قبل الإعلان الرسمي بعدة ساعات. وسرعان ما وصف Elliot Glazer، كبير علماء الرياضيات في Epoch AI، هذا العمل بأنه أهم نتيجة يحققها الذكاء الاصطناعي في الرياضيات حتى الآن.

وقال الباحث في الذكاء الاصطناعي Sébastien Bubeck، الذي يعمل الآن في OpenAI، مازحًا إنه كان يتوقع أن يتجاوز الذكاء الاصطناعي قدراته الرياضية بحلول 2030، لا 2026.

تفصيل حلول Astra

أغلقت النتيجة التي تسرّبت أولًا على Twitter مسألة ظلت مفتوحة منذ أن صاغ عالم الرياضيات Benjamin Weiss مصطلح «سوفيك» عام 2000. وبعبارات بسيطة، الزمرة الرياضية هي مجموعة من الحركات مع قاعدة لدمجها، على نحو يشبه دوران مكعب روبيك. والزمرة «السوفيكية» هي التي يمكنك فيها، عند تكبير أي جزء صغير من النظام، بناء نسخة منتهية تتصرف بالطريقة نفسها تقريبًا.

حتى الآن، لم يتمكن أي باحث من تحديد زمرة غير سوفيكية؛ إذ أظهرت كل الزمر المعروفة الخاصية نفسها. وقد مثّل الكشف يوم السبت أول مثال مضاد معروف.

وتتوزع النتائج التسع الأخرى على مجالات مختلفة من الرياضيات. إذ تدحض إحداها حدسًا راسخًا لعالم الرياضيات Alain Connes حول كيفية تصرف بعض البنى الرياضية. بينما تقدم نتيجة 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 المتقدم الوحيد الذي يطلق نماذجه لحل مسائل رياضية لم تُحل. فقد حدّد Claude Fable 5، الذي طورته Anthropic، وفقًا للتقارير، مثالًا مضادًا أنهى حدس جاكوبيان البالغ عمره 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 في 10 يوليو برهان حدس الغطاء المزدوج للدورات — وهو مسألة رياضية قديمة تتعلق بترتيب الحلقات في شبكة — إلى GPT-5.6 Sol Ultra. وكتب عالما الرياضيات Sang-il Oum وJim Geelen انتقادين منفصلين لذلك البرهان، في حين يسجل Wolfram MathWorld أن الادعاء لم يكن قد وصل إلى منشور خضع لتحكيم متخصصين بحلول نهاية الشهر.

كما أعرب بعض المنتقدين عن تشككهم في نتائج اختبارات معيارية سابقة أعلنتها الشركة عن نفسها ونشرتها. ومع ذلك، أُرفقت كل نتيجة من هذه النتائج الأحدث بشهادة Lean — وهي برهان مكتوب للتحقق الحاسوبي — إلى جانب المخطوطات ونسخ سردية لعملية استدلال النموذج. لكن من المهم رغم ذلك الإشارة إلى أن النتائج لم تخضع بعد لمراجعة الأقران التقليدية.