نجح نظام الذكاء الاصطناعي ذو الوكيل المزدوج في حل فرضية أندرسون التي تم طرحها عام 2014
تمكن فريق بحثي بقيادة جامعة بكين من تطوير نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على وكيلين مستقلين، قادر على حل مسائل رياضية متقدمة والتحقق من صحة نتائجه بشكل ذاتي. تمكن هذا النظام من حل فرضية قدمها العالم دان أندرسون قبل نحو تسع سنوات، وأتم المهمة خلال 80 ساعة فقط من التشغيل المستمر.
وقال الباحثون في ورقة علمية سابقة على منصة arXiv: “باستخدام هذا الإطار، استطعنا حل مشكلة مفتوحة في مجال الجبر التبادلي، وأتمتة توثيق البرهان بشكل كامل تقريبًا بدون تدخل بشري.”
كيف يعمل النظام المزدوج للذكاء الاصطناعي؟
يعتمد النظام على أداة ذكاء اصطناعي تسمى Rethlas، والتي تستفيد من محرك بحث نظري رياضي يُدعى Matlas لاستكشاف استراتيجيات حل المشكلات. عند توليد احتمالية لبرهان، يستخدم النظام الثاني، المسمى Archon، محرك بحث آخر يُعرف بـ LeanSearch لتحويل ذلك البرهان إلى مشروع يمكن التحقق منه عبر برنامج إثبات نظري تفاعلي هو Lean 4.
ويُعد Lean 4 لغة برمجة تحتوي على مكتبة ضخمة تضم مئات الآلاف من النظريات والتعاريف، يتم التعامل معها بشكل تفاعلي للتحقق من صحة النتائج. وأشار الباحثون إلى أن العملية لم تتطلب أي حكم رياضي من قبل الإنسان خلال حل المشكلة، حيث قام النظام بعمله بشكل مستقل وسريع.
الإنجازات والاستخدامات
تفوق النظام في أداء المهام الرياضية على البشر، وأدى عملًا يتطلب عادة تعاون خبراء من تخصصات مختلفة بشكل مستقل وسريع. ومع ذلك، أشار الفريق إلى أن وجود عالم رياضيات يوجه النظام عند الحاجة يمكن أن يسرع العملية بشكل أكبر.
وذكر الباحثون: “يوضح هذا العمل كيف يمكن لأتمتة البحث الرياضي أن تتطور بشكل كبير باستخدام الذكاء الاصطناعي.”
مستقبل البحث الرياضي وإمكانيات التوسعة
تُعد البرهان الرياضي عملية دقيقة تتطلب التحقق الكامل من صحتها، رغم ذلك، فإن البرهان الذي أنتجه هذا النظام كان خالياً من الأخطاء، مما يربط بين التفكير الطبيعي والتحقق الآلي بشكل فعال. وقال الباحثون: “يعكس عملنا نموذجًا واعدًا للبحث الرياضي، حيث تتعاون أنظمة التفكير غير الرسمية والرسمية لإنتاج نتائج قابلة للتحقق.”
ويُعتبر إنجاز حل فرضية أندرسون مهمًا، خاصة لأنها كانت مشكلة غير معروفة نسبياً في مجال الجبر التبادلي. إلا أن هذا النجاح لا يقارن بحل مسائل على مستوى جوائز Millennium، مثل فرضية ريمان أو مسألة P مقابل NP.
ولا يزال من غير المعروف إذا كانت هذه التقنية ستتمكن من التعامل مع مسائل أكثر تعقيدًا في المستقبل، لكن إنجازًا كهذا يمثل خطوة مهمة في مجال طالما قاوم الأتمتة لقرون.
ملاحظة مهمة
ورغم أن النتائج حتى الآن لم تخضع بعد لمراجعة من قبل خبراء مستقلين، فإنها تفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث الرياضي، مع إمكانيات لتسهيل وتحقيق اكتشافات لم تكن ممكنة سابقًا.