أوبن إيه آي تتعاون مع الأكاديميين لبناء الفهم العلمي

أعلنت شركة "أوبن إيه آي" (OpenAI) عن تحقيق ثلاثة اكتشافات علمية كبرى في مجالات الرياضيات وعلوم الحاسوب والفيزياء، تم التوصل إليها عبر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في أكتوبر 2026. وتمثل هذه الخطوة تحولاً في كيفية تعامل شركات التقنية مع البحث العلمي، حيث قدمت الشركة نموذجاً جديداً للتعاون مع الأكاديميين لفك تشفير النتائج التي أنتجتها الآلة وتحويلها إلى معرفة علمية رصينة وموثقة.

نموذج تعاوني جديد مع المجتمع الأكاديمي

بدلاً من الاكتفاء بنشر النتائج، استعانت الشركة بخبراء خارجيين ليعملوا "كموجهين" (Shepherds) لتنظيم المجموعات العلمية وفهم النتائج الجديدة، معتبرة أن مخرجات الذكاء الاصطناعي هي بمثابة "بيانات بحثية خام" تحتاج لجهد بشري لتحويلها إلى فهم علمي. ويقوم هذا التعاون على أربعة مبادئ أساسية: الشفافية الكاملة، عدم سعي الشركة للحصول على ائتمان أكاديمي للاكتشافات، استقلالية المشاركين، ومنح التقدير الكامل للمجموعات البحثية التي تطور الفهم العلمي لهذه النتائج.

وتقول الشركة إن هذه المنهجية تهدف إلى تمكين الخبراء من وضع النتائج في سياقها الأكاديمي الأوسع، مع الإقرار بأن اختيار الموجهين الأوائل قد يشكل طبيعة المشاركة ويخلق تفاوتاً في المعلومات، وهو ما تسعى الشركة لمعالجته من خلال طلب التغذية الراجعة من المجتمع العلمي.

إسقاط فرضية الزمن الأسي في علوم الحاسوب

في واحدة من أبرز النتائج، أثبتت نماذج الشركة خطأ "فرضية الزمن الأسي" (Exponential Time Hypothesis – ETH)، وهي فرضية طويلة الأمد في تعقيد الحوسبة تتعلق بمدى صعوبة حل مشكلات معينة. وكان العلماء يعتقدون بصحة هذه الفرضية لسنوات، واستخدمت في مئات الأبحاث لاشتقاق نتائج حول صعوبة المهام الحسابية في مجالات مثل نظرية الرسم البياني، والبيولوجيا الحسابية، وقواعد البيانات.

وبحسب "أوبن إيه آي"، فإن دحض هذه الفرضية يفتح الباب مجدداً للتساؤل عن مدى السرعة التي يمكن أن تصبح عليها هذه المهام الحسابية، وقد يوجه البحث نحو خوارزميات أكثر كفاءة. ويقود فريق من الخبراء من جامعة كاليفورنيا سان دييغو ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) عملية التحقق من هذه النتيجة وفهم تبعاتها على مستقبل البحث في قدرات الحوسبة.

حل لغز "كاكيا" واكتشافات في الفيزياء الكمية

في مجال الرياضيات، أنتجت النماذج برهاناً لفرضية "التنعيم المحلي" (local smoothing conjecture) في جميع الأبعاد، وهو ما يؤدي بالضرورة إلى حل "حدسية كاكيا" (Kakeya conjecture) وحدسية "شتاين" للقيود. وتتعلق هذه النتائج بسلوك الموجات عندما تصبح مركزة، ولها آثار واسعة في التحليل الرياضي. ويعتمد البرهان الجديد على معادلة تفاضلية جزئية مساعدة ومبتكرة أنتجها الذكاء الاصطناعي.

أما في الفيزياء، فقد قدمت النماذج برهاناً رياضياً دقيقاً لوجود نظريات حقل كمي معينة في أربعة أبعاد، بما في ذلك "ديناميكا الألوان الكمومية" (QCD) التي تصف التفاعلات بين الكواركات والغلونات عبر القوة النووية القوية. ويشمل هذا العمل أيضاً برهاناً لوجود نظرية "يانغ-ميلز" النقية، وهي جزء من إحدى "مسائل الألفية" التي حددها معهد كلاي للرياضيات. ويقود هذه المجموعة البحثية الفيزيائي الحائز على جائزة نوبل، ديفيد غروس، لضمان دقة النتائج ووضعها في إطارها العلمي الصحيح.

تفاصيل الإصدار والبيانات المتاحة

أتاحت الشركة البيانات المتعلقة بهذه الاكتشافات للجمهور والمجتمع العلمي وفقاً لاستراتيجيات مختلفة لكل مجال:

• الرياضيات: نُشرت مخرجات الذكاء الاصطناعي باللغة الطبيعية مع برهان بصيغة Lean على مستودع GitHub الخاص بالشركة.
• علوم الحاسوب: نُشر البرهان باللغة الطبيعية وصيغة Lean فوراً، مع التزام الشركة بتمويل مؤتمر علمي لفهم تبعات هذا الاكتشاف.
• الفيزياء: قررت المجموعة البحثية تأجيل نشر مخرجات الذكاء الاصطناعي والتركيز حالياً على كتابة النتائج بأنفسهم.
• التوفر: جميع الأبحاث المتاحة منشورة في مستودع OpenAI العام على GitHub لتمكين المجتمع العلمي من فحصها والبناء عليها.

إذا كنت باحثاً في أحد هذه المجالات، فإن الخطوة التالية هي مراجعة البراهين المنشورة بصيغة Lean على GitHub، حيث توفر هذه الصيغة البرمجية وسيلة دقيقة للتحقق من صحة الاستنتاجات الرياضية والحسابية التي توصل إليها الذكاء الاصطناعي.

المصدر: OpenAI