تقول OpenAI إن نظامًا تجريبيًا غير منشور للذكاء الاصطناعي حَلَّ أحد أشهر المسائل غير المحلولة في الرياضيات بعد أن عمل معًا حوالي 10,000 عامل لمدة 88 ساعة فقط.
نشرت الشركة حلًا مقترحًا لمشكلة وجود وانسيابية نافير-ستوكس، إحدى مشكلات جائزة الألفية السبع التي تبلغ قيمتها مليون دولار. تصف المعادلات كيفية حركة السوائل مثل الماء والهواء، بينما تسأل المشكلة غير المحلولة عما إذا كان يمكن لتدفق مثالي ناعم أن ينهار في النهاية ويُنتج سرعات تزداد بلا حدود.
يقول نظام OpenAI إنه يمكنه ذلك. ووصف دليله دوامة سائلة تصبح ممتدة ومكثفة بشكل متزايد حتى تصل سرعتها إلى قيمة لا نهائية في زمن محدود، بينما تظل الطاقة الكلية للنظام محدودة.
لا يمكن للسوائل الحقيقية التحرك بسرعة لا نهائية وفقًا للفهم الحالي للفيزياء. عند المقاييس المتطرفة بما فيه الكفاية، ستتوقف الافتراضات الكامنة وراء معادلات نافير-ستوكس التي تفترض أن السائل يمكن التعامل معه كمادة مستمرة عن التوافق مع الواقع الفيزيائي.
جاءت النتيجة من نموذج داخلي تقول OpenAI إنه أكثر كفاءة بكثير من GPT-6 Astra (أقوى نموذج متاح للجمهور). قام حوالي 10,000 عامل بتبادل 2.7 مليون رسالة وتوليد حوالي 130 مليار رمز أثناء العمل على نافير-ستوكس، قبل أن تقضي Astra 17 ساعة إضافية في ترسيخ التحقق من الإثبات.
سيستغرق التأثير العملي لإثبات نفسه وقتًا، ومع ذلك. تُستخدم معادلات نافير-ستوكس في مجالات مثل تصميم الطائرات، وتوقع الطقس، وأبحاث تدفق الدم، لذا فإن فهمًا أفضل للمواقع التي يمكن أن تفشل فيها المعادلات قد يحسن في النهاية كيفية نمذجة العلماء للتدفقات المتطرفة والمضطربة.
التأثير الأكبر قد يكون في النظام الذي اكتشفه. إذا كان بإمكان آلاف وكلاء الذكاء الاصطناعي مهاجمة مشكلة رياضية عمرها 90 عامًا في غضون أيام قليلة، فقد يمكن في النهاية تطبيق نفس النهج على المشكلات الصعبة في علوم المواد، والطاقة، والطيران، والطب، وحقول أخرى.
هناك بالفعل جدل حول مدى استقلالية التوصل إلى النتيجة.
الرياضياتي من جامعة نيويورك تريستان باكماستر والباحث من أنثروبيك ليفنت ألبوغه كانا يعملان بشكل منفصل على مشكلة مرتبطة ارتباطًا وثيقًا في ديناميكا السوائل، واستخدما أدوات الذكاء الاصطناعي خلال بحثهما. وقد شكك باكماستر في إمكانية أن تكون أعمال غير منشورة تم إدخالها في منتجات OpenAI قد أثرت على نموذج الشركة، في سلسلة من المنشورات على شبكة التواصل الاجتماعي Mastodon.
قال باكماستر إنه وألبيوجي قضيا نحو عام في السعي نحو مسار غير عادي نحو المشكلة التي تتضمن قوة خارجية سلسة، مع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل كودكس على نطاق واسع خلال عملهما.
أضاف أنه لم يُضِف تقريبًا أي شخص آخر كان يعلم أنه يتبع نفس النهج، وتساءل عن كيفية وصول OpenAI إليه خلال أيام من علمها أن الزوج قد أحرز تقدمًا.
قال باكماستر إنه أثناء المناقشات مع OpenAI، عُرض عليه في البداية مُحفّز وأُبلغ أن جهود البحث الداخلية للشركة بدأت دون أي مدخلات بشرية سوى بيان المشكلة.
وفقًا لبُكماستر، تغير هذا الحساب على مدار المحادثة، حيث اعترفت OpenAI في النهاية أن أول أمر تم إرساله فقط في الأيام السابقة، بعد أن وصلت معلومات عن عمل بُكماستر وألبوغ إلى الشركة.
ردت OpenAI قائلة إن Neither its researchers nor agents saw their work before publication ولم يتم الوصول إلى أي بيانات مستخدمين محددة. وأضافت الشركة أنه لا يمكنها استبعاد أن البيانات غير المعرفة المستمدة من استخدام منتجات OpenAI قد ساعدت في تحسين نماذجها، بينما قالت إن البراهين نفسها تختلف بشكل كبير.
وبالتالي، فإن الإثبات ليس بعد حلاً معترفًا به رسميًا. يتطلب معهد كلاي للرياضيات، الجهة المانحة، أن تنجو الحلول المقترحة من مراجعة مطولة وتكسب قبولًا واسعًا بين الرياضيين قبل أن تنظر في منح جائزة المليون دولار.
في غضون ذلك، تقول OpenAI إنها لا تنوي المطالبة بالجائزة، وتصف النتيجة بدلاً من ذلك كدليل على مدى سرعة تحسين أنظمتها البحثية.