ភាគច្រើននៃសតវត្សចុងក្រោយនេះ ការអនុវត្តគណិតវិទ្យាបានផ្លាស់ប្តូរតិចតួចគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ គណិតវិទូកត់សម្គាល់គំរូ សរសេរការសន្និដ្ឋាន ចំណាយពេលរាប់ខែ ឬច្រើនឆ្នាំដើម្បីបង្កើតភស្តុតាង ហើយគណិតវិទូផ្សេងទៀតផ្ទៀងផ្ទាត់វា។ ឥឡូវនេះ យោងតាមរបាយការណ៍ស៊ីជម្រៅមួយដោយ Benjamin Skuse នៅក្នុង IEEE Spectrum បញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងចាប់ផ្តើមឆ្លងកាត់ដំណើរការយឺតយ៉ាវ ប្រកបដោយការពិចារណា ហើយកំពុងបង្ខំឱ្យវិស័យនេះប្រឈមមុខនឹងអ្វីដែលវាមានន័យពិតប្រាកដក្នុងការក្លាយជាគណិតវិទូ។
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅថ្ងៃទី 25 ខែមិថុនា ឆ្នាំ 2026 រម្លឹកពីរបៀបដែលគំរូភាសាធំៗបានវិវត្តន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សពីអ្វីដែលអ្នករិះគន់ធ្លាប់បានច្រានចោលថាជាសត្វសេកស្តូកស្ទីកទៅជាម៉ាស៊ីនហេតុផលគណិតវិទ្យាពិតប្រាកដ និងអ្វីដែលការផ្លាស់ប្តូរមានន័យសម្រាប់មនុស្សដែលតែងតែធ្វើការងារនេះ។ For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
ការកើនឡើងយ៉ាងឆាប់រហ័សរបស់ AI នៅក្នុងគណិតវិទ្យា
ការគណនាបានបង្កើនល្បឿនគណិតវិទ្យាអស់ជាច្រើនទសវត្សរ៍។ ចំណុចរបត់បានកើតឡើងប្រហែលជា 50 ឆ្នាំមុន នៅពេលដែលកុំព្យូទ័រមួយត្រូវបានប្រើដើម្បីបញ្ជាក់ទ្រឹស្តីបទពណ៌បួន ដែលសួរថាតើផែនទីណាមួយអាចដាក់ពណ៌មិនលើសពីបួនពណ៌ ដើម្បីកុំឱ្យតំបន់ជាប់គ្នាមានពណ៌មួយ។ ចម្លើយគឺបាទ ប៉ុន្តែភ័ស្តុតាងមានភាពចម្រូងចម្រាសព្រោះវាពឹងផ្អែកលើការពិនិត្យមើលករណីចំនួន 1,936 ដែលគ្មានមនុស្សអាចផ្ទៀងផ្ទាត់ជាក់ស្តែងដោយដៃបានទេ។
សូម្បីតែឆ្លងកាត់សម័យគណនានោះក៏ដោយ អ្នកគណិតវិទូរបស់មនុស្សនៅតែជាចំណុចកណ្តាល ដោយស្នើការសន្និដ្ឋាន បង្កើតយុទ្ធសាស្ត្រ និងការផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផល។ ឥឡូវនេះ AI កំពុងប្រឈមនឹងការរៀបចំនោះដោយផ្ទាល់។ កាលពីរដូវក្តៅមុន ប្រព័ន្ធពី Google DeepMind និង OpenAI បានឈានដល់កម្រិតមួយស្មើនឹងសិស្សវិទ្យាល័យដែលមានទេពកោសល្យខាងគណិតវិទ្យាបំផុតរបស់ពិភពលោក ដោយសម្រេចបាននូវឋានៈមេដាយមាសនៅឯព្រឹត្តិការណ៍ International Mathematical Olympiad (IMO) ដែលជាការប្រកួតប្រចាំឆ្នាំដែលបេក្ខជនត្រូវដោះស្រាយបញ្ហាលំបាកចំនួនប្រាំមួយគួរឲ្យកត់សម្គាល់។
ព្រឹត្តិការណ៍សំខាន់ៗបានបន្តបង្កើនល្បឿន។ នៅដើមឆ្នាំ 2026 ប្រព័ន្ធពិសោធន៍របស់ Google DeepMind Aletheia បានបង្កើតលទ្ធផលស្រាវជ្រាវកម្រិត PhD ដែលអាចបោះពុម្ពផ្សាយដោយស្វ័យភាព។ ទោះបីជាការងារខ្លួនវាមានភាពមិនច្បាស់លាស់ក្នុងគណិតវិទ្យាក៏ដោយ ការគណនាថេរនៃរចនាសម្ព័ន្ធនៅក្នុងធរណីមាត្រនព្វន្ធ សារៈសំខាន់គឺស្ថិតនៅក្នុងហេតុផលស្មុគស្មាញដែលទាមទារដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាដែលមិនបានដោះស្រាយពីមុន។ ថ្មីៗនេះ ប្រព័ន្ធ AI គោលបំណងទូទៅថ្មីពី OpenAI បានបដិសេធការសន្និដ្ឋានដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងធរណីមាត្ររួមបញ្ចូលគ្នា ដែលជាលទ្ធផលដែលអ្នកគណិតវិទូកំពូលបានសាទរថាជាព្រឹត្តិការណ៍ដ៏សំខាន់សម្រាប់វិស័យនេះ ហើយវានឹងមានភាពសក្ដិសមក្នុងការបោះពុម្ពផ្សាយនៅក្នុងទិនានុប្បវត្តិដ៏សំខាន់មួយ។
ជំនួយការភ័ស្តុតាង និងការស្ទះផ្លូវច្បាប់
ការផ្លាស់ប្តូរទីពីរបានមកពីការផ្គូផ្គងគំរូភាសាធំៗជាមួយនឹងជំនួយការភស្តុតាង។ ប្រព័ន្ធដូចជា Isabelle, Lean និង Rocq គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីឯកទេសដែលពិនិត្យមើលភស្តុតាងគណិតវិទ្យាជាជំហានៗ ដោយផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវនៃឡូជីខលរបស់ពួកគេ។ អស់រយៈពេលជាងមួយទស្សវត្សមកហើយ ភាពជាប់គាំងត្រូវបានបង្កើតឡើងជាផ្លូវការ ដំណើរការដ៏លំបាកនៃការបកប្រែទ្រឹស្តីបទ និងភស្តុតាងដោយដៃចូលទៅក្នុងកូដដែលអាចអានដោយម៉ាស៊ីន។
LLMs កំពុងចាប់ផ្តើមដកការស្ទះនោះដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្មការបកប្រែភស្តុតាងក្រៅផ្លូវការទៅជាកូដផ្លូវការដែលជំនួយការភស្តុតាងអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន។ នៅក្នុងខែកុម្ភៈ ក្រុមហ៊ុន AI Math, Inc. បានប្រើភ្នាក់ងារហេតុផលរបស់ខ្លួនដែលមានឈ្មោះថា Gauss ដើម្បីធ្វើជាផ្លូវការនូវការងារដែលបានទទួលមេដាយ Maryna Viazovska a Fields Medal របស់ EPFL ក្នុងឆ្នាំ 2022។ ដំបូងឡើយ Gauss បានជួយគណិតវិទូមនុស្សឱ្យបំពេញបែបបទនៃដំណោះស្រាយរបស់ Viazovska ទៅនឹងបញ្ហា 8 វិមាត្រដែលកំណត់បញ្ហាដោយស្វ៊ែរច្រើនជាងថ្ងៃ។ ករណី 24 វិមាត្រដ៏ស្មុគស្មាញក្នុងរយៈពេលត្រឹមតែពីរសប្តាហ៍។
សមិទ្ធិផលបែបនេះបង្ហាញថា AI កំពុងដោះស្រាយកិច្ចការដែលចាត់ទុកថាជាមនុស្សប្លែកពីគេជាយូរមកហើយ ហើយការងារប្រចាំថ្ងៃរបស់គណិតវិទូភាគច្រើនអាចជាល្បែងយុត្តិធម៌សម្រាប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ។
គណិតវិទូជជែកវែកញែកថាតើពួកគេក្លាយជា 'បូជាចារ្យដល់ oracles'
រាយការណ៍ពីវេទិកាអ្នកឈ្នះរង្វាន់ Heidelberg លើកទី 12 នៅខែកញ្ញា ឆ្នាំ 2025 លោក Skuse ពិពណ៌នាអំពីភាពមិនស្រួលនៅក្នុងទស្សនិកជន ខណៈដែលវាគ្មិនបានពណ៌នាអំពីអនាគតដែលប្រព័ន្ធ AI ដ៏អស្ចារ្យបង្កើតបានជាការស្មាន ចន្លោះដំណោះស្រាយស្វែងរក ទ្រឹស្តីបទ ផ្ទៀងផ្ទាត់ភ័ស្តុតាង និងធ្វើឱ្យលទ្ធផលទូទៅដោយគ្មានការចូលរួមពីមនុស្ស។
Yang-Hui He នៃវិទ្យាស្ថាន London Institute for Mathematical Sciences បានព្រមានជាអនុស្សាវរីយ៍ថា គណិតវិទូរបស់មនុស្សអាចក្លាយជា "បូជាចារ្យដល់ oracles"។ Jessica Randall ដែលជាគណិតវិទូនៃក្រុមអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Google បាននិយាយថា នាងមានអារម្មណ៍ភ័យខ្លាចជាសមូហភាពដែលកំពុងកើនឡើងក្នុងចំណោមអ្នកស្រាវជ្រាវវ័យក្មេង។ នាងបានប្រាប់ * IEEE Spectrum ថា "យើងពិតជាបានចាប់ផ្តើមដឹងថា AI មានសក្តានុពលដើម្បីជំនួសយើង" ។
មិនមែនគ្រប់គ្នាមានការតក់ស្លុតទេ។ គណិតវិទូដែលបានបង្កើតឡើងមួយចំនួនគ្រាន់តែចង់បានចម្លើយចំពោះសំណួរបើកចំហដ៏ធំបំផុត ដូចជាបញ្ហារង្វាន់សហស្សវត្សរ៍ចំនួនប្រាំមួយដែលនៅសល់ ដោយមិនគិតពីអ្នកណា ឬអ្វីដែលបង្កើតវា។ លោក Jeremy Avigad នៃសាកលវិទ្យាល័យ Carnegie Mellon បានសង្កេតឃើញថា "អ្នកគណិតវិទូជាច្រើនមានភាពជាក់ស្តែង ហើយគ្រាន់តែចង់យល់" ។ "ពួកគេនឹងលក់ព្រលឹងរបស់ពួកគេសម្រាប់ដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហា" ។
ចក្ខុវិស័យប្រកួតប្រជែងបីសម្រាប់អនាគត
របាយការណ៍ IEEE Spectrum កំណត់ចក្ខុវិស័យទូលំទូលាយចំនួនបីសម្រាប់របៀបដែលគណិតវិទ្យា និង AI អាចរួមរស់ជាមួយគ្នាបាន។
ទីមួយគឺជាទស្សនៈដែលផ្តោតលើមនុស្ស ដែលផ្តល់អាទិភាពដល់ការយល់ដឹងរបស់មនុស្ស និងចាត់ទុក AI ជាឧបករណ៍មួយ ដូចជាម៉ាស៊ីនគិតលេខ។ Fields Medalist និងគណិតវិទូព្រីនស្តុន Akshay Venkatesh ប្រកែកថា គណិតវិទ្យាគឺជាវិធីនៃការឈានទៅដល់កិច្ចព្រមព្រៀង។ គាត់បាននិយាយថា "ពេលខ្លះខ្ញុំគិតថានៅពេលដែលយើងប្រើលេខវាមិនច្រើនទេដែលយើងកំពុងពិពណ៌នាអំពីបាតុភូតដែលជាលេខខាងក្នុងប៉ុន្តែយើងទាំងអស់គ្នាអាចយល់ស្របថាលេខមានន័យយ៉ាងណា" ។
ទីពីរសង្កត់ធ្ងន់លើបទពិសោធន៍របស់មនុស្សដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបាននៃការតស៊ូ។ Maia Fraser នៃសាកលវិទ្យាល័យ Ottawa អះអាងថា ភស្តុតាង AI នៃការសន្និដ្ឋានរឹងរូសគឺមានប្រយោជន៍លុះត្រាតែវាអាចយល់បានចំពោះមនុស្ស។ នាងបានសារភាពថា "សេចក្តីថ្លែងការណ៍អាចត្រូវបានបញ្ជាក់ដោយ AI គឺជាព័ត៌មានដែលមានប្រយោជន៍រួចហើយ" ។ "ប៉ុន្តែបន្ទាប់មក វានៅតែជាបញ្ហាបើកចំហរក្នុងការបង្ហាញភស្តុតាងរបស់មនុស្សដ៏ស្រស់ស្អាត និងឆើតឆាយ"។
ទីបី ហើយប្រហែលជាមានមហិច្ឆតាបំផុតគឺមកពី Terence Tao នៃ UCLA ដែលបានចូលរួមប្រកួតគណិតវិទ្យាលើកទីមួយនៅ Olympiad នៅអាយុ 10 ឆ្នាំ ហើយឥឡូវនេះគឺជាគណិតវិទូដែលតុបតែងជាងគេបំផុតនៅរស់។ Tao មើលឃើញថា AI ជាកាតាលីករសម្រាប់អ្វីដែលគាត់ហៅថា "គណិតវិទ្យាធំ" អនាគតនៃកិច្ចសហប្រតិបត្តិការខ្នាតធំ និងវិមជ្ឈការរវាងមនុស្ស និងម៉ាស៊ីន ដែលបញ្ហាស្មុគស្មាញត្រូវបានបែងចែកទៅជាបំណែកៗ ដោយមនុស្សអះអាងថា ការងារច្នៃប្រឌិត និង AI គ្រប់គ្រងការងារបច្ចេកទេស។
វិន័យសួរថា ហេតុអ្វីកើត
អ្វីដែលធ្វើឲ្យពេលនេះមិនធម្មតានោះគឺការជជែកដេញដោលលែងមានសម្មតិកម្មទៀតហើយ។ ប្រព័ន្ធ AI កំពុងទទួលបានមេដាយមាស IMO រួចហើយ ផលិតការស្រាវជ្រាវដែលអាចបោះពុម្ពបាន បដិសេធការស្មាន និងធ្វើឱ្យភស្តុតាងដែលទទួលបានមេដាយ Fields ជាផ្លូវការក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានថ្ងៃជាជាងឆ្នាំ។
សម្រាប់និស្សិតដូចជា Trill White នៃសាកលវិទ្យាល័យ Deakin របស់ប្រទេសអូស្ត្រាលី ដែលបានចូលរួមវេទិកា Heidelberg ការសម្រេចបានធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំង។ White រំឭកការគិតថា៖ «នោះជាការបំផ្លិចបំផ្លាញ»។ "តើមនុស្សនឹងត្រូវរួមចំណែកអ្វីដល់គណិតវិទ្យា? តើវានឹងក្លាយជាអ្វីដែលគ្មានអ្នកណាយល់?"
ចម្លើយនៅមិនទាន់បានដោះស្រាយនៅឡើយទេ។ ប៉ុន្តែខណៈដែលការរាយការណ៍របស់ Skuse បានបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់ គណិតវិទ្យាដែលជាវិញ្ញាសាបញ្ញាវ័យចំណាស់បំផុតមួយរបស់មនុស្សជាតិ ឥឡូវនេះកំពុងប្រឈមមុខនឹងសំណួរដូចគ្នាដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរស្ទើរតែគ្រប់វិស័យដែល AI ប៉ះ៖ នៅពេលដែលម៉ាស៊ីនអាចធ្វើការងារបាន តើការងារនេះសម្រាប់អ្វី?
ប្រភព៖ Benjamin Skuse, "What It Meant to Be a Mathematician when AI Does the Math," IEEE Spectrum ថ្ងៃទី 25 ខែមិថុនា ឆ្នាំ 2026។---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
