عُقدت مسابقة IMO 2025 في الفترة من 10 إلى 20 يوليو في صن شاين كوست، كوينزلاند، أستراليا، بمشاركة 630 مشاركًا. من بينهم 67 (حوالي 11%) فازوا بميداليات ذهبية. ويُعد تحقيق الذكاء الاصطناعي للنتيجة نفسها إنجازًا تاريخيًا.
هذه هي السنة الأولى التي تتعاون فيها مسابقة IMO رسميًا مع عدد من مطوري الذكاء الاصطناعي. وقد أكد حكام IMO نتائج الشركات المتعاونة، بما في ذلك جوجل، وطلبوا منها الإعلان عن النتائج بحلول 28 يوليو.
لكن النتائج النهائية أظهرت أن أكثر الآلات تقدماً وحداثة لا تزال تهزم من قبل المراهقين الأكثر ذكاءً في العالم .
الجدار الأخير للإنسانية؟
يُعقد اختبار IMO، المعروف بصعوبته، على مدار يومين. يُطلب من الطلاب كل يوم حل ثلاث مسائل متزايدة الصعوبة على مدار أربع ساعات. تشمل الأسئلة الجبر والهندسة ونظرية الأعداد والتوافقيات.
لأن المسائل معقدة وغير تقليدية، أصبح اختبار الرياضيات السنوي أداةً فعّالة لقياس تقدم الذكاء الاصطناعي من سنة لأخرى. في عصر التطور السريع، تحلم مختبرات الأبحاث الرائدة باليوم الذي تصبح فيه أنظمتها قويةً بما يكفي لتلبية معيار الميدالية الذهبية للمنظمة البحرية الدولية.
وفي حين تحقق هذا الطموح عندما فاز الذكاء الاصطناعي الخاص بشركتي Google وOpenAI بالميدالية الذهبية، فمن الجدير بالذكر أن 26 طالبًا حصلوا على درجات أعلى.
من بينهم أربعة نجوم من الفريق الأمريكي، منهم تشياو تشانغ، الحائز على الميداليتين الذهبيتين، وألكسندر وانغ، الذي حصد ميداليته الذهبية الثالثة على التوالي في نيوجيرسي. بهذا الإنجاز، أصبح وانغ أحد أبرز علماء الرياضيات الشباب على مر العصور، ولا يزال بإمكانه الفوز بميدالية ذهبية أخرى في المنظمة البحرية الدولية العام المقبل.
 |
الفريق الأمريكي في أولمبياد الرياضيات الدولي لعام ٢٠٢٥. الصورة: وول ستريت جورنال. |
صرح تشانغ لصحيفة وول ستريت جورنال بأنه أمضى أطول وقت في حل المشكلة رقم 6. وهي مشكلة في مجال التوافقيات، وهو فرع من الرياضيات يتضمن العد والفرز والجمع بين الأشياء المنفصلة.
يتطلب حل هذه المشكلة براعةً وإبداعًا وحدسًا، وهي سماتٌ يستطيع البشر إظهارها، لكن الآلات لا تستطيع ذلك، على الأقل حتى الآن. قال تشانغ: "سأشعر ببعض الخوف لو استطاعت نماذج الذكاء الاصطناعي حل المشكلة السادسة".
أربكت المسألة السادسة نماذج DeepMind وOpenAI، لكن لم يكن الذكاء الاصطناعي وحده هو من عانى. من بين 630 متسابقًا، حصل 569 منهم على صفر. ستة فقط حصلوا على الدرجة الكاملة (سبع نقاط). كان تشانغ فخورًا بحلِّه الجزئي، الذي حصل على أربع نقاط، متفوقًا على معظم المتسابقين الآخرين.
مع التقدم المستمر، ظهرت آراءٌ عديدة تُشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يُدمر البشر في الرياضيات. إلا أن جون هيوك جونغ لا يعتقد ذلك.
يونغ، الحائز على الميدالية الذهبية في المنظمة البحرية الدولية، هو الآن أستاذ مشارك في جامعة براون وباحث زائر في ديب مايند. لكنه لا يعتقد أن هذه هي آخر فرصة للبشرية. ووفقًا ليونغ، ستُؤرق مشاكل مثل المشكلة السادسة الذكاء الاصطناعي لعقد آخر على الأقل.
علق يونغ قائلاً: "هناك أمورٌ سيُتقنها الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال بإمكان البشر القيام بها بشكل أفضل".
سباق الذهب في قرية الرياضيات
في عام 2021، شارك طالب يُدعى ألكسندر وي في دراسة طُلب منه فيها التنبؤ بالقدرات الرياضية للذكاء الاصطناعي بحلول يوليو 2025. وعند النظر إلى التوقعات الأخرى، اعتقد وي أن هذا كان متفائلاً للغاية.
لكن الطالب السابق أصبح الآن دليلاً حياً على خطئه. وي هو الباحث العلمي الذي قاد مشروع IMO لشركة OpenAI. والأكثر إثارة للإعجاب هو كيفية إنجازه.
لم تقتصر شركة OpenAI على جوجل فحسب، بل وصفت نتائج IMO 2025 بأنها تقدم كبير. ففي عام 2024، ستحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى ترجمة المسائل إلى لغات برمجة حاسوبية لإثبات صحة الرياضيات.
بعد عام واحد فقط، أصبحت هذه الأنظمة تعمل بالكامل بلغة طبيعية دون أي تدخل بشري. كما أكملت DeepMind الامتحان في غضون أربع ساعات ونصف من الحد الزمني الذي حددته المنظمة البحرية الدولية. بالمقارنة، في عام ٢٠٢٤، كان النظام سيستغرق عدة أيام من الحوسبة لإيجاد حل.
قد يظن الكثيرون أن الذكاء الاصطناعي منافس، لكن مطوري هذه النماذج يرونه أدوات مكملة.
 |
النتائج النهائية لأولمبياد الرياضيات الدولي لعام ٢٠٢٥. الصورة: صحيفة وول ستريت جورنال. |
وقال الدكتور لونغ مينه ثانج، الباحث البارز في جوجل (الولايات المتحدة): "ربما يكون هذا بمثابة جهاز كمبيوتر جديد من شأنه أن يدفع الجيل القادم من علماء الرياضيات".
قبل ثلاثة أسابيع، نجح فريق الدكتور مينه ثانج في تطوير AlphaGeometry 2. الميزة الأكثر تميزًا في هذه النسخة هي أن قدرتها على حل الرياضيات تجاوزت قدرة الفائزين بالميدالية الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO) في الهندسة.
"إذا كان الفائزون بالميدالية الذهبية في المنظمة البحرية الدولية قادرين على حل 40/50 مسألة، فإن برنامج AlphaGeometry 2 سوف يقوم بحل 42/50 مسألة ، " كما شارك الدكتور ثانج بكل سعادة.
في العام الماضي، فاز النموذج بالميدالية الفضية فقط. هذا العام، تستخدم جوجل نموذج Gemini Deep Think متعدد الأغراض (الذي طُرح إصدار منه في مؤتمر المطورين في مايو).
جدير بالذكر، وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال ، أنه قبل بدء المسابقة، كان فريق الدكتور ثانغ لا يزال يُجري التعديلات. في البداية، توقع الدكتور ثانغ أن يحل نموذج ديب مايند المشكلات الثلاث في اليوم الأول فقط.
أذهلت بساطة تلك الحلول وأناقتها وسهولة قراءتها علماء الرياضيات. في اليوم التالي، عندما اكتشف ثانغ وزملاؤه أن نظام الذكاء الاصطناعي قد حلّ مشكلتين إضافيتين، أدركوا أنه من الممكن تمامًا الفوز بميدالية ذهبية.
نتيجةً لذلك، نجح DeepMind AI في حل خمسٍ من أصل ست مشاكل. والجدير بالذكر أن جميعها استخدمت نماذج استدلال تجريبية، ومعالجة المفاهيم الرياضية بلغة طبيعية، وهو ما يختلف تمامًا عن الأساليب المعقدة التي استخدمتها شركات الذكاء الاصطناعي سابقًا.
المصدر: https://znews.vn/nhung-nguoi-thong-minh-hon-ai-post1572367.html
تعليق (0)