تمكّن الذكاء الاصطناعي AlphaGeometry من حل 25 مسألة من أصل 30 تم استخدامها مؤخرا في أولمبياد الرياضيات الدولي، وهو ما يفوق إلى حد بعيد إمكانات أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى.

وقد طوّر علماء الرياضيات الأمريكيون نظام ذكاء اصطناعي قادرا على حل المسائل الهندسية الأكثر تعقيدا، يستخدم لتقييم مهارات المشاركين في أولمبياد الرياضيات الدولي. وفي هذا الصدد، يمكن مقارنته بالفائزين في هذه المسابقات.

وقال الباحثون: "لقد طورنا AlphaGeometry، وهو نظام قادر على إثبات النظريات في مجال الهندسة الإقليدية دون مساهمة البشر. لقد كان قادرا على حل 25 مسألة من أصل 30 مسألة تم استخدامها مؤخرا في أولمبياد الرياضيات الدولي، وهو أكثر بشكل ملحوظ من أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى ويمكن مقارنته بـ"نجاحات الفائزين بالميداليات الذهبية".

تم تطوير نظام الذكاء الاصطناعي هذا بواسطة فريق من علماء الرياضيات بقيادة كبير الباحثين في شركة DeepMind مين تانغ لونغ. وإنه قادر على حل المسائل الرياضية الأكثر تعقيدا بالنسبة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي، وهي البحث عن أدلة على النظريات المتعلقة بالهندسة الإقليدية. وترجع الصعوبات في حلها إلى صعوبة ترجمتها إلى لغة مفهومة للخوارزمية، وكذلك جمع عدد كاف من الأمثلة لتدريبها

وتمكن المتخصصون في DeepMind من التحايل على هذه المشكلة باستخدام الشبكة العصبية اللغوية AlphaGeometry التي طوروها، بالإضافة إلى خوارزمية خاصة مكنّتهم من تطوير عدد كبير من النظريات والبراهين الاصطناعية لها باستخدام قوانين رياضية معروفة. وبفضل ذلك تلقى العلماء نوعا من "كتاب الهندسة" المدرسي للشبكة العصبية، وهي مختارات من 100 مليون نظرية هندسية مكتوبة بلغة مفهومة لنظام الذكاء الاصطناعي.

اختبر الباحثون أداء الخوارزمية على مجموعة متكونة من 30 مسألة تم استخدامها في أولمبياد الرياضيات الدولي في أعوام 2000-2015. وتمكن نظام AlphaGeometry من حل 25 مسألة، وحصلت الحلول التي اقترحتها الشبكة العصبية على العلامات المستحقة لها من أعضاء لجنة التحكيم الحقيقيين لهذا الأولمبياد، والذين طلب منهم العلماء التحقق من إجابات الشبكة العصبية.

وكما لاحظ مطورو النظام، فإن نظام AlphaGeometry للذكاء الاصطناعي تفوق إلى حد بعيد على جميع الخوارزميات الأخرى ووصل لأول مرة إلى مستوى فائزين بالميداليات الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي.

ويفترض العلماء أن نظام الذكاء الاصطناعي الذي طوروه يمكن تكييفه لحل المسائل الرياضية الأخرى التي لم يتم حلها بشكل جيد بواسطة الشبكات العصبية في الماضي بسبب عدد قليل من الأمثلة أو مصاعب الترجمة.

المصدر: تاس