أعلنت DeepMind أن نظامها الجديد للذكاء الاصطناعي، AlphaProof Nexus، قدّم براهين رسمية لمجموعة من المسائل الرياضية التي ظلت مفتوحة. ونُشرت النتائج في ورقة بحثية خضعت لمراجعة الأقران في مجلة Science. يستخدم النظام Gemini 3.1 Pro لصياغة البراهين بلغة Lean الصورية، ويتحقق تلقائيًا من كل خطوة.
ما الذي حققه AlphaProof Nexus؟
تفيد الورقة البحثية بأن AlphaProof Nexus حل تسعًا من مسائل إردوش الـ353 التي لا تزال مصنفة على أنها مفتوحة، بينها مسألتان استعصى حلهما 56 عامًا. كما أثبت 44 حدسية من قاعدة بيانات متتاليات الأعداد الصحيحة OEIS، وحسم سؤالًا مفتوحًا في الهندسة الجبرية، وحسّن حدًا معروفًا في تحسين الحدين الأدنى والأقصى، وهي طريقة تُستخدم في تدريب بعض نماذج الذكاء الاصطناعي.
كيف يعمل النظام؟
يعتمد AlphaProof Nexus على Gemini 3.1 Pro، الذي يصوغ البراهين بلغة Lean ويتلقى ملاحظات فورية من أداة التحقق الخاصة بها. وإذا أخفق المسوّدة، تعرض Lean رسالة خطأ ترشد المحاولة التالية. ويمكن للنظام الاستعانة بأداة متخصصة تُسمى AlphaProof عند مواجهة مسائل فرعية شديدة الصعوبة. ونشر الفريق حلول المسائل التسع لإردوش على الإنترنت قبل صدور الورقة البحثية.
لماذا يهم
يمنح الذكاء الاصطناعي علماء الرياضيات طريقة جديدة لاستكشاف المسائل الصعبة والتحقق تلقائيًا من البراهين، ما قد يسرّع وتيرة الأبحاث. وبالنسبة إلى مستخدمي أدوات الذكاء الاصطناعي، قد يفضي تحسين أساليب تحسين الحدين الأدنى والأقصى إلى تدريب أكثر كفاءة للنماذج المستقبلية. ويُظهر النشر بعد مراجعة الأقران أن المجتمع العلمي يأخذ البراهين التي ينتجها الذكاء الاصطناعي على محمل الجد، مع أن الأمر لا يزال بحاجة إلى تحقق أوسع.
