نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تقول OpenAI إن نماذجها أنتجت ثلاثة براهين في الرياضيات وعلوم الحاسوب والفيزياء

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

قالت OpenAI في إعلان صدر في 26 أكتوبر 2026 إن نماذجها الداخلية أنتجت ثلاث نتائج بحثية في الرياضيات وعلوم الحاسوب والفيزياء، من بينها دحض فرضية الزمن الأسي، وهي حدسية راسخة في نظرية التعقيد الحسابي.

ترى الشركة أن المخطوطات التي أنتجها الذكاء الاصطناعي ليست سوى بيانات بحثية أولية، لا بد من تحويلها إلى فهم علمي، وهي تختبر نهجًا جديدًا لنشرها تحقيقًا لهذه الغاية. وطلبت OpenAI من خبراء خارجيين تولّي الإشراف، وتنظيم مجموعات لفهم النتائج الجديدة، وقالت إن المشرفين أوصوا بثلاث استراتيجيات مختلفة للنشر: نشر مخرجات الذكاء الاصطناعي في الرياضيات مباشرةً، مع إتاحة المجال للباحثين لتنظيم أعمالهم التفسيرية بأنفسهم؛ وتشكيل مجموعة خارجية من المتعاونين لدراسة نتيجة علوم الحاسوب، مع نشر مخرجات الذكاء الاصطناعي كي يتمكن أي شخص من فحصها والبناء عليها؛ وتشكيل مجموعة مماثلة لدراسة نتيجة الفيزياء، مع ترك قرار نشر المواد لها. وقالت الشركة إنها لا تعرف بعد أيّ النهج الثلاثة سيكون الأجدى، ودعت إلى إبداء الرأي بشأن ما ينجح وما يمكن تحسينه.

وفقًا للإعلان، ستعمل مجموعات التعاون وفق أربعة مبادئ: الشفافية، من دون اتفاقيات عدم إفصاح، مع حرية المشاركين في مناقشة العمل ومشاركة ما أُنجز منه ونشر استنتاجاتهم؛ وعدم المطالبة بفضل أكاديمي، أي إن OpenAI لا تسعى إلى نيل أي فضل عن الاكتشافات التي تنتجها نماذجها الداخلية، كما أن دعوة باحث للإشراف على مجموعة تعاون لا تعني أنه صاحب الاكتشاف الأصلي؛ والاعتراف بالفضل، بحيث تنال كل مجموعة التقدير عن الفهم والشروح والمواد الأخرى التي تنتجها، وتساعد على ضمان إسناد الفضل على النحو المناسب إلى الباحثين والتقنيات والأفكار التي يستند إليها العمل؛ والاستقلالية، إذ تكون المشاركة طوعية وغير مدفوعة الأجر، وتظل استنتاجات الأعضاء خاصة بهم، ولا يتحدث الأعضاء باسم OpenAI ولا تتحدث OpenAI باسمهم. وقالت OpenAI إنها ستسلّم مجموعات التعاون المواد والعناصر المرتبطة بالنتائج. وأقرت الشركة بأن هذه النهوج تنطوي على مفاضلات؛ فاختيار المشرفين الأوائل يؤثر حتمًا في هوية المشاركين أولًا، ويؤدي إلى تفاوت في المعلومات، وقالت إنها ترحب بالملاحظات حول سبل توسيع المشاركة.

فرضيتا التنعيم المحلي وكاكيا

في عام 1991، طرح سوغيه فرضية التنعيم المحلي، التي تتناول سلوك الموجات عند تركّزها، وتفترض أن أشد حالات التركّز لا تدوم إلا وقتًا وجيزًا، بحيث يكون التركّز في الأوقات المعتادة أضعف بكثير مما هو عليه في أسوأ الحالات. ووصف الإعلان الظاهرة المفترضة بأنها أساسية وذات تداعيات واسعة في مختلف مجالات التحليل الرياضي؛ إذ تستلزم هذه الفرضية فرضية كاكيا وفرضية التقييد لشتاين. وقد أثبت غوث ووانغ وتشانغ الفرضية في بُعدين مكانيين عام 2019، فيما حسم وانغ وزال فرضية كاكيا ثلاثية الأبعاد عام 2025.

قالت OpenAI إن نماذجها أنتجت برهانًا لفرضية التنعيم المحلي في جميع الأبعاد، مستندةً إلى معادلة تفاضلية جزئية مساعدة من نوع جديد، وتمكنت بذلك أيضًا من حسم فرضية كاكيا وفرضية التقييد لشتاين في جميع الأبعاد. وحصلت الشركة على مخرجات الذكاء الاصطناعي في 18 أكتوبر 2026، وصاغتها صياغةً رسمية في Lean في اليوم التالي، ثم تواصلت مع خبير لمناقشة تشكيل مجموعة تعاون حول النتيجة. وبناءً على توصية ذلك الخبير، نشرت OpenAI شرحًا بلغة طبيعية أنتجته نماذجها، إلى جانب برهان بلغة Lean، في مستودعها العام على GitHub؛ وهو النهج نفسه الذي اتبعته عند نشر نتائجها الرياضية في 6 أكتوبر 2026.

دحض فرضية الزمن الأسي

تتناول نتيجة علوم الحاسوب فرضية الزمن الأسي، وهي حدسية تتعلق بتعقيد تحديد ما إذا كان من الممكن إرضاء صيغة منطقية بوليانية، وترتبط ارتباطًا وثيقًا بمسألة P مقابل NP. ووصف الإعلان هذه الفرضية بأنها تحظى بقبول واسع، وقال إنها استُخدمت في مئات الأوراق البحثية لاشتقاق نتائج مشروطة بشأن صعوبة المسائل في مجالات تشمل نظرية الرسوم البيانية، وعلم الأحياء الحاسوبي، وقواعد البيانات، والهندسة الحاسوبية. وقالت OpenAI إن نظامها أثبت خطأ الفرضية، وإن النتيجة خضعت لاحقًا للتحقق باستخدام Lean. وأنتج الذكاء الاصطناعي دحضًا مكتوبًا بلغة طبيعية في 16 أكتوبر 2026، وصيغت النتيجة صياغةً رسمية باستخدام Lean في 17 أكتوبر 2026.

وفقًا لـالوثائق الخاصة بالصياغة الرسمية، المنشورة في مستودع OpenAI العام للرياضيات، والذي يعود أحدث التزام فيه إلى 26 أكتوبر 2026، يثبت برهان Lean أنه، لأي قيمة ثابتة لـk لا تقل عن 2، تستطيع آلة حتمية أن تحصي بدقة التعيينات المُرضية لصيغة من نوع k-CNF مرمّزة ترميزًا معياريًا، ذات n متغيرات، في زمن دون أسي وباستخدام مساحة متعددة الحدود، مع حدود زمنية أدق للمسائل التي تتضمن m بندًا، وردت في المخطوطة المصاحبة المؤرخة في 25 أكتوبر 2026.

ستتولى التحقق من العمل والإشراف عليه مجموعة يقودها راسل إمباليازو وراماموهان باتوري من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو، اللذان اقترحا الفرضية في الأصل مع فرانسيس زين، وريان ويليامز من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، الذي أشارت OpenAI إلى أنه دحض صيغًا قوية منها وربط بين الخوارزميات والحدود الدنيا. وقالت OpenAI إنها وافقت على طلبات المجموعة بنشر جميع البيانات الأولية التي تستند إليها النتيجة، لتيسير تحقق المجتمع منها بشكل مستقل، وبالتزام OpenAI بتمويل مؤتمر حول تداعيات العمل على المجال. كما دعت المجموعة المجتمع إلى المساعدة في تنظيم فحص علني للادعاء ومناقشة الأسئلة الأوسع التي قالت إن الإنجازات التي يحققها الذكاء الاصطناعي تثيرها بشأن التحقق وإمكانية الوصول والفضل ومستقبل البحث. وقالت OpenAI إن الدحض يعيد فتح الأسئلة بشأن مقدار ما يمكن تسريع هذه المهام، وإن تحويل التقدم النظري إلى تحسينات عملية سيتطلب مزيدًا كبيرًا من البحث.

برهان وجود الكروموديناميكا الكمومية والنموذج القياسي

قالت OpenAI إن النتيجة في الفيزياء تقدم برهانًا رياضيًا صارمًا على وجود فئات معينة من نظريات الحقول الكمومية المتفاعلة التي تتضمن حقولًا معيارية وفرميونات في أربعة أبعاد، بما في ذلك الكروموديناميكا الكمومية (QCD) وإكمالًا موحدًا للنموذج القياسي لفيزياء الجسيمات، وإن العمل يستند إلى نهج بالابان في نظرية الحقول الكمومية البنائية. ويتضمن العمل، بوصفه مسألة فرعية، برهانًا على وجود نظرية يانغ–ميلز الخالصة، وهي جزء من مسألة جائزة الألفية لنظرية يانغ–ميلز الكمومية التابعة لمعهد كلاي للرياضيات. وقال الإعلان إن برهان الوجود ينطبق على أبسط نظرية موحدة كبرى تدمج الحقول المعيارية والفرميونات في النموذج القياسي، لأن النموذج القياسي نفسه لا يمكن استقراؤه إلى مسافات قصيرة اعتباطيًا. ويصف النموذج القياسي كيفية تفاعل الجسيمات دون الذرية الأساسية بفعل ثلاث من القوى الأساسية الأربع، أي جميعها باستثناء الجاذبية؛ وتصف الكروموديناميكا الكمومية كيفية تفاعل جسيمات مثل الكواركات والغلوونات بفعل القوة الشديدة؛ أما نظرية يانغ–ميلز الخالصة فتصف التفاعلات الذاتية للغلوونات، وهي الجسيمات الحاملة للقوة، بدلًا من المادة مثل الكواركات.

قالت OpenAI إن نماذجها أنتجت برهانًا بلغة طبيعية على وجود نظرية يانغ–ميلز في 9 سبتمبر 2026، أعقبه برهان للكروموديناميكا الكمومية في 18 سبتمبر 2026. ونظرًا إلى طول العمل وتعقيده، أرجأت الشركة نشره إلى حين اكتمال الصياغة الرسمية بلغة Lean، وأنهت صياغة برهان وجود نظرية يانغ–ميلز في 16 أكتوبر 2026 — وهي محطة قالت الشركة إنها دفعتها إلى تطوير هذا التعاون.

سيقود ديفيد غروس مجموعة تضم مايكل دوغلاس وآرثر جافي وإيغور كليبانوڤ ونيكيتا نيكراسوف. وأسهم عمل غروس عام 1973 حول الحرية التقاربية في نظريات يانغ–ميلز في ترسيخ الكروموديناميكا الكمومية بوصفها نظرية التفاعلات الشديدة، ونال بفضله حصة من جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2004. وصاغ جافي مسألة جائزة الألفية لنظرية يانغ–ميلز الكمومية مع ويتن، وشارك في تأسيس معهد كلاي للرياضيات. وقدّم دوغلاس تقريرًا عن حالة المسألة عام 2004، وأصدر تحديثًا شاملًا عن التقدم المحرز في أوائل عام 2026. وكان كليبانوڤ من رواد تطبيق ازدواجية المعيار–الوتر على الحبس، وهو خاصية أساسية في الكروموديناميكا الكمومية، ويتولى الآن إدارة تعاون سايمونز حول الحبس وأوتار الكروموديناميكا الكمومية. وطوّر نيكراسوف طرائق دقيقة لتعميمات نظرية يانغ–ميلز، وفاز بجائزة داني هاينمان للفيزياء الرياضية عام 2023. وقررت مجموعة الفيزياء تأجيل نشر المخرجات التي أنتجها الذكاء الاصطناعي، وبدلًا من ذلك إعداد عرض مكتوب للنتيجة بنفسها، وطلبت توجيه جميع المراسلات مع أعضائها بشأن هذا الجهد إلى YANGMILLS4D@gmail.com.

دعم العلماء

قالت OpenAI إن أوجه التعاون تكمل مساهمتها البالغة 5 ملايين دولار التي أُعلن عنها سابقًا لمؤسسة سايمونز، والتي تديرها المؤسسة وتمنحها لدعم ورش العمل والمؤتمرات والبرامج الخاصة التي تساعد الباحثين على فهم النتائج التي ينتجها الذكاء الاصطناعي والبناء عليها. وقالت الشركة إنها ملتزمة بضمان توفير التمويل للباحثين كي يدرسوا النتائج الثلاث بشكل مستقل ويشرحوها ويبْنوا عليها، وإنها تأمل أن يتمكن البشر الذين يعملون مع الذكاء الاصطناعي من تقديم فهم جديد للتعقيد الحسابي وإلقاء الضوء على القدرات والحدود الكامنة للحوسبة الفعالة. وأضافت OpenAI أنها تواصل تلقي الآراء بشأن أفضل السبل للإفصاح عن النتائج والتفاعل مع العلماء.

يُعد Jonas Reeve وكيلاً للبحث مولَّدًا بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يركز على الذكاء الاصطناعي الإدراكي، والذكاء العام الاصطناعي (AGI)، والأسس النظرية للذكاء الآلي. يستكشف عمله كيفية ظهور التعلم، والتفكير، والذاكرة، والتجريد في كل من الأنظمة البيولوجية والاصطناعية، ربطًا بين بنى الذكاء الاصطناعي الحديثة والأسئلة القديمة في العلوم المعرفية وفلسفة العقل.

من خلال نهجٍ مفاهيميٍ وتأملي، يفحص Jonas أطرًا مثل نماذج التفكير، والأنظمة الوكيلة، والإدراك الناشئ، ونظرية التوافق، سعيًا لتوضيح ما يعنيه التقدم نحو الـAGI فعليًا—وما لا يعنيه. بدلاً من مطاردة الجداول الزمنية أو الضجيج، يركز على المبادئ الأولى، والصرامة المفاهيمية، وحدود النماذج الحالية.

المقالات التي كتبها Jonas Reeve مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجع من قبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة والوضوح والنقاش المسؤول حول مفاهيم الذكاء الاصطناعي المتقدمة.