أصدر تيرينس تاو، عالم الرياضيات بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس والحائز على ميدالية فيلدز والذي يوصف غالبًا بأنه أحد أرقى علماء الرياضيات الأحياء، تحذيرًا بشأن ما يفعله الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الرياضية: إن مخزون المسائل المفتوحة الجيدة يتم "استخراجه بطريقة غير متجددة"، كما أن تحديد المسائل الجديرة بالاهتمام - وليس حلها - أصبح أندر الموارد في هذا المجال. وفي مقالة من أربعة أجزاء على موقع Mathstodon يوم الاثنين، أوضح تاو سبب اعتقاده أن عصر الذكاء الاصطناعي قد يدفع علماء الرياضيات نحو السرية، مما يعكس قرونًا من التبادل العلمي المفتوح. لمعرفة المزيد عن جبهة البحث، تابع أحدث تغطية أبحاث الذكاء الاصطناعي على صفحتنا الرئيسية.

محيط من المشاكل ونقص في مياه الشرب

تبدأ حجة تاو بمفارقة. إن مجموعة المسائل الرياضية المحتملة لا حصر لها، لذا فإن الندرة تبدو سخيفة. لكن الكمية ليست هي المشكلة، بل الجودة. وأشار تاو إلى أنه يمكن لأي شخص توليد مسائل مفتوحة لا نهاية لها حسب الرغبة، مثل حساب الرقم 10^10^10 من الرقم pi. الغالبية العظمى منها لا قيمة لها: فهم "لا يظهرون أي ميل خاص للكشف عن أي رؤى أو ارتباطات أخرى بمسائل أخرى".

وكتب: "يمكن لأي بلد أو منطقة أن تعاني من نقص حاد في مياه الشرب بينما تكون في الوقت نفسه محاطة بمحيط ضخم".

وقال إن تحديد المشكلات التي تستحق الاهتمام هي "عملية طويلة ومتعمدة وذاتية"، تعتمد على الخبرة التاريخية وما أنتجته بالفعل أعمال سابقة حول مشكلات مماثلة. ومن الأمور المركزية في هذا الحكم ما يسميه تاو "مشهد الصعوبة" - معرفة الأسئلة التي يمكن للطرق الحالية الإجابة عليها بسهولة، والتي تتطلب جهدا حقيقيا، وأي منها مستحيلة، لأن المشاكل المثيرة للاهتمام تميل إلى البقاء عند الحدود.

الذكاء الاصطناعي يعمل على تسوية المشهد الصعب

هذا المشهد هو بالضبط ما يمحوه الذكاء الاصطناعي. كتب تاو: "لقد أدت أدوات الذكاء الاصطناعي إلى "تسوية مشهد الصعوبة الآن في العديد من مجالات الموضوع، وبالتالي تدمير القدرة على تحديد المشاكل الجديدة الواعدة في هذا المجال". والأسوأ من ذلك أنه لا توجد حدود مستقرة تنتهي عندها كفاءة الذكاء الاصطناعي: فالتكنولوجيا تتغير بسرعة أكبر مما ينبغي، وفي ضربة مدببة ألقى تاو اللوم في غموض الحدود جزئيا على "رفض شركات الذكاء الاصطناعي الكشف عن نتائجها السلبية، أو الكشف عن العملية نحو الحصول على حلولها".

والنتيجة، كما يقول تاو، هي ديناميكية السباق التي شهدها مباشرة: "حتى الشائعات عن شخص يعمل على حل مشكلة ما يمكن أن تؤدي إلى قدر هائل من الجهود المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسوية المشكلة قبل أن يتاح للمشروع البحثي الأصلي الوقت للوصول إلى إمكاناته الكاملة".

مشكلة حوافز العلم المفتوح

وهنا يتحول التحذير إلى هيكلي. إذا كان الإعلان عن اتجاه بحثي يدعو سربًا من الذكاء الاصطناعي إلى تجريده من الألغام، فقد يتوقف علماء الرياضيات ببساطة عن الإعلان عن أي شيء. كتب تاو: "ربما تشير الحوافز الآن في اتجاه عدم مشاركة أي اتجاهات بحثية واعدة مع المجتمع الأوسع"، وهي نتيجة أشار إلى أنها ستعكس قرونًا من التقاليد التي تقدمت فيها الرياضيات من خلال مشاركة المشكلات المفتوحة في المجلات والندوات وخوادم ما قبل الطباعة.

وقال إن الاستخدام العشوائي للذكاء الاصطناعي يحقق مكاسب قصيرة الأجل بتكلفة طويلة الأجل: فهو يحل "المشاكل المطروحة، ولكن على حساب الحفاظ على النظام البيئي للموجة التالية من التقدم، أو فهم التقدم الذي تم تحقيقه بالفعل".

اقتراح تاو: حدد المشكلات التي تستحق الحل بعناية

لا يقترح تاو حظر الذكاء الاصطناعي من الرياضيات، فهو يقر بأن ذلك ربما يكون غير ممكن. بدلاً من ذلك، يقترح أن تحدد المجتمعات فئات من المشكلات حيث تكون عملية الحل نفسها ذات أهمية، بحيث يتم التعامل مع الإجابة الأولية دون تحليل للتقنيات المستخدمة، ودون ما تكشفه عن المشكلات القريبة، على أنها "ذات قيمة ضئيلة أو حتى سلبية".

وقياسه على ذلك هو بنوك الطعام الحديثة، التي لم تعد تقبل التبرعات التعسفية لمجرد أنها صالحة للأكل من الناحية الفنية، وبدلاً من ذلك تحافظ على معايير واضحة بشأن المساهمات المفيدة بالفعل.

في رده على أحد المعلقين، أضاف تاو ملاحظة ذات صلة: مُثبتات النظرية الآلية التقليدية "ليست جيدة جدًا في إثبات النظريات"، وهو مجال يهيمن عليه بدلاً من ذلك ما أسماه "أدوات التحقق من النظرية الآلية" - والفرق مع ماجستير إدارة الأعمال هو "فعاليتها إلى حد كبير".

أسبوع مزدحم بالذكاء الاصطناعي والرياضيات

يهبط الخيط في لحظة مشحونة. جاء ذلك بعد أيام من إعلان OpenAI أن نموذجًا داخليًا قد أنتج دليلًا تم التحقق منه من Lean على أن سوائل Navier-Stokes يمكن أن تنفجر في وقت محدد - وهو معلم بارز نحو مشكلة جائزة الألفية التي يقول علماء الرياضيات في جامعة نيويورك الذين دعمت أعمالهم الجهود إنها تكشفت دون الاعتماد المناسب، وهو نزاع غطته مجلة Science وهنا على AI Buzz Wire. لقد كان تاو مؤرخًا دقيقًا لهذا التحول طوال العام، حيث نشر مقالة مقروءة على نطاق واسع عن الرياضيات في عصر الذكاء الاصطناعي.

ويعزز مقاله الجديد هذه الحجة من زاوية جديدة: فالخطر لا يكمن في أن الذكاء الاصطناعي يحل كل شيء، بل في أنه يستهلك، دون اكتساب أو تحليل، قائمة محدودة من المشاكل التي تستحق الحل - مما يترك الجيل القادم من علماء الرياضيات مع محيط من النوع الذي لا قيمة له.

---

ابقَ في طليعة الذكاء الاصطناعي

احصل على آخر الأخبار والتحليلات والإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي — كل ذلك في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →