تكتشف نماذج الذكاء الاصطناعي أمثلة عكسية على فرضيات رياضية قديمة

ME AI رسالة، وفقًا لمراقبة Beating، استخدم ليڤنت ألپوگي، عالم الرياضيات في Anthropic، Claude Fable لإيجاد مثال عكسي ثلاثي الأبعاد لفرضية جاكوبي. وقد ظلت هذه المسألة دون حل منذ عام 1939، وتم تضمينها في قائمة التحديات الرياضية المهمة للقرن الحادي والعشرين. قدم Fable تحويلًا كثير حدوديًا حيث يكون محدد جاكوبي دائمًا −2، لكنه يحول ثلاثة مدخلات مختلفة إلى نفس المخرج. وبالتالي، لا يمكن أن يكون قابلاً للعكس، مما يدحض النسخ الثلاثية الأبعاد وأعلى منها، بينما لا يزال النسخ الثنائي الأبعاد دون حل. بعد ذلك، طلب باحث OpenAI أرون لو من نموذج Codex الداخلي محاولة حلها بشكل مستقل. ووجد النموذج، دون الاتصال بالإنترنت، مثالًا عكسيًا مماثلًا جوهريًا، وكتب عملية الاستنتاج. في المستقبل، قد يُقدّم العلماء مجموعة كبيرة من المسائل المفتوحة في وقت واحد إلى نماذج مختلفة. يمكن للذكاء الاصطناعي تجربة الأخطاء والتصحيحات بشكل متكرر للبحث عن أمثلة عكسية وثغرات وأفكار جديدة، ثم التحقق منها باستخدام أدوات الحساب الرمزي أو الإثبات الرسمي. قد يتم فحص العديد من الاتجاهات التي لم يكن لدى أحد وقتها لاستكشافها بالكامل بسرعة كبيرة، مما قد يسرّع الاكتشاف العلمي بشكل ملحوظ. لكن هذا لا يعني أن المسائل ستصبح أسهل تلقائيًا. فسوف تنتج النماذج أيضًا كميات كبيرة من إثباتات خاطئة تبدو منطقية، وقد ينتقل المجتمع الأكاديمي من "عدم العثور على إجابة" إلى "عدم القدرة على التحقق من الإجابات في الوقت المناسب". تكمن المخاطر الأكبر في الاختراقات الحقيقية. تعتمد أمان RSA على صعوبة تحليل الأعداد الصحيحة الكبيرة، بينما تعتمد Diffie-Hellman وعلم التشفير المنحني البيضاوي على صعوبة حساب اللوغاريتمات المنفصلة. إذا وجد الذكاء الاصطناعي خوارزمية جديدة كافية السرعة، فقد تصبح أنظمة المفتاح العام المستخدمة في تشفير المواقع الإلكترونية والتوقيعات الرقمية وعمليات البنوك والبلوكشين غير صالحة، مما يجبر العالم على تغيير معايير التشفير بشكل عاجل. (المصدر: BlockBeats)