Connect with us

أخبار تقنية

فرضية ريمان تقترب من اختراق جديد بفضل نموذج ذكاء اصطناعي سري من أنثروبيك

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

فرضية ريمان تقترب من اختراق جديد بفضل نموذج ذكاء اصطناعي سري من أنثروبيك

حققت فرضية ريمان تقدماً لافتاً بمساعدة نموذج ذكاء اصطناعي غير معلن من شركة أنثروبيك، بعدما تمكن النظام من رفع الحد الأدنى للنطاق الذي أمكن التحقق فيه من صحة الفرضية، في خطوة تعيد تسليط الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع مسائل رياضية معقدة ظلت مفتوحة لأكثر من 150 عاماً.

ورغم أن النموذج لم يقدم حتى الآن برهاناً نهائياً للفرضية، فإن التجربة تمثل تقدماً مهماً، خصوصاً بعدما اختبر مئات الأفكار الرياضية بالاعتماد على مجموعة كبيرة من الوكلاء الفرعيين، قبل إخضاع النتائج لمراجعة بشرية وتحقيق رسمي باستخدام أدوات متخصصة.

فرضية ريمان تدخل مرحلة جديدة مع الذكاء الاصطناعي

تُعد فرضية ريمان واحدة من أشهر المسائل غير المحلولة في الرياضيات، وترتبط بصورة أساسية بطريقة توزيع الأعداد الأولية.

وطرحت الفرضية لأول مرة في القرن التاسع عشر، وأصبحت منذ ذلك الوقت من أهم التحديات التي يسعى علماء الرياضيات إلى حلها. وقد أدرجها معهد Clay Mathematics Institute ضمن مسائل الألفية، مع تخصيص جائزة قدرها مليون دولار لأي شخص يقدم برهاناً عاماً صحيحاً لها.

لكن النموذج الذي طورته أنثروبيك لم يصل إلى الحل النهائي، وإنما حقق تقدماً في التحقق من الفرضية ضمن نطاق أكبر بكثير مما كان مثبتاً من قبل.

وبدأت التجربة عندما طلب أحد موظفي الشركة من النموذج أن يحاول بجدية إثبات المسألة، ثم تُرك النظام للعمل بصورة مستقلة لمدة تقارب 36 ساعة.

وخلال هذه الفترة، جرّب النموذج نحو 650 فكرة مختلفة، مستعيناً بنحو 60 وكيلاً فرعياً للمساعدة في البحث عن المسارات الرياضية الممكنة.

650 محاولة و60 وكيلاً فرعياً

كشفت تفاصيل التجربة عن طريقة مختلفة في التعامل مع المسائل الرياضية المعقدة، إذ لم يعمل نموذج واحد على البحث من البداية إلى النهاية، وإنما جرى توزيع المهام على عدد كبير من الوكلاء المتخصصين.

واستخدم النظام نحو 31 مليون رمز من مخرجاته خلال فترة التجربة، بينما تولى اثنان من الوكلاء تطوير الأفكار الرياضية الأساسية.

وساهم 13 وكيلاً آخر في اقتراح أفكار لهذين العاملين، بينما حاول 30 وكيلاً إضافياً البحث عن مسارات وحلول جديدة، حتى إن لم تؤدِ جميعها إلى نتائج ناجحة.

وفي مرحلة لاحقة، تولى 13 وكيلاً مهمة مراجعة الحجج الرياضية والتحقق من سلامتها، بينما شارك وكيلان آخران في إعداد المسودة الأولية للبحث.

ويعكس هذا الأسلوب تحولاً مهماً في طريقة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، إذ لم يعد دورها مقتصراً على الإجابة عن سؤال واحد، بل أصبحت قادرة على تقسيم مشكلة معقدة إلى مهام متعددة والعمل عليها بصورة متوازية.

وتُظهر تجربة فرضية ريمان كذلك أن الوصول إلى نتيجة رياضية مهمة قد يتطلب الجمع بين توليد الأفكار والمراجعة والتدقيق المستقل، بدلاً من الاعتماد على أول إجابة ينتجها النموذج.

فرضية ريمان تقترب من اختراق جديد بفضل نموذج ذكاء اصطناعي سري من أنثروبيك

فرضية ريمان تقترب من اختراق جديد بفضل نموذج ذكاء اصطناعي سري من أنثروبيك

علماء الرياضيات يتحققون من نتائج النموذج

لم تترك أنثروبيك مهمة تقييم النتائج للنموذج وحده، إذ راجع عالمان متخصصان في الرياضيات من داخل الشركة ما توصل إليه النظام وتحققا من صحة النتائج.

كما جرى تحويل النتائج إلى صيغة رسمية باستخدام Lean، وهو مساعد برهان مفتوح المصدر يمكنه التحقق آلياً من صحة الحجج الرياضية وفق القواعد المحددة له.

وتكتسب هذه الخطوة أهمية خاصة لأن النماذج اللغوية قد تنتج أحياناً استدلالات تبدو منطقية لكنها تحتوي على أخطاء دقيقة يصعب اكتشافها بالقراءة السريعة.

وتأتي تجربة فرضية ريمان ضمن موجة متزايدة من المحاولات لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في البحث الرياضي المتقدم.

وخلال الفترة الأخيرة، تمكنت نماذج مختلفة من حل مسائل مرتبطة بمشكلات رياضية معروفة، بينما أعلنت شركات ذكاء اصطناعي أخرى عن نتائج جديدة في مجالات رياضية كانت تتطلب سابقاً جهداً بشرياً كبيراً.

كما تمكنت جهود منفصلة من أنثروبيك من دحض حدسية جاكوبيان التي شكلت موضوعاً للبحث الرياضي لفترة طويلة، في مؤشر آخر على اتساع نطاق استخدام النماذج المتقدمة في الرياضيات.

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي تغيير مستقبل الرياضيات؟

رغم الحماس الذي تثيره هذه التطورات، فإن دخول الذكاء الاصطناعي بقوة إلى مجال الرياضيات يفتح نقاشاً أوسع حول طبيعة الاكتشاف الرياضي ودور الإنسان فيه.

فقد حذر عدد من علماء الرياضيات في إعلان صدر خلال يونيو من أن الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي قد يغير بعض القيم الأساسية في المجال، خصوصاً ما يتعلق بإسناد الاكتشافات إلى أشخاص محددين يتحملون مسؤولية النتائج التي يقدمونها.

وتطرح هذه القضية سؤالاً مهماً: إذا تمكن نظام ذكاء اصطناعي من اكتشاف فكرة رياضية جديدة أو الوصول إلى برهان لم يكن معروفاً من قبل، فمن الذي يجب أن ينسب إليه هذا الاكتشاف؟

ولا يوجد حتى الآن اتفاق واضح داخل المجتمع الرياضي بشأن الإجابة عن هذا السؤال، خصوصاً مع تطور النماذج التي أصبحت قادرة على العمل لفترات طويلة وتوزيع المهام على وكلاء متعددين.

ويرى عالم الرياضيات الحائز على ميدالية فيلدز تيموثي غاورز أن تأثير الذكاء الاصطناعي قد يقود الرياضيات إلى مسار أكثر تعقيداً، وربما يحمل في الوقت نفسه فرصاً جديدة.

وقد يصبح من الممكن مستقبلاً التعامل مع النظريات الرياضية باعتبارها نتاجاً جماعياً بين البشر والأنظمة الذكية، بدلاً من ربط كل اكتشاف باسم عالم واحد.

ومع ذلك، فإن فرضية ريمان لا تزال بلا حل نهائي حتى الآن، وما حققه نموذج أنثروبيك يمثل تقدماً في دراسة المسألة وليس إثباتاً عاماً لصحتها.

لكن التجربة توضح أن الذكاء الاصطناعي بدأ ينتقل من مرحلة مساعدة الباحثين في الحسابات والتحليل إلى محاولة اكتشاف مسارات جديدة في مسائل ظلت عصية على الحل لعقود طويلة، وهو ما قد يجعل السنوات المقبلة أكثر إثارة بالنسبة إلى مستقبل البحث الرياضي.

أخبار تقنية

جيميناي المجاني يفقد نماذج Pro وFlash.. جوجل تقلص المزايا في 9 أكتوبر

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

جيميناي المجاني يفقد نماذج Pro وFlash. جوجل تقلص المزايا في 9 أكتوبر

تستعد جوجل لتقليص مزايا جيميناي المجاني اعتبارًا من 9 أكتوبر، ضمن تغيير جديد لطريقة توزيع نماذج الذكاء الاصطناعي بين المستخدمين الذين يعتمدون على الخدمة دون اشتراك والمشتركين في الخطط المدفوعة.

وبموجب النظام الجديد، سيقتصر المستخدمون الذين لا يملكون اشتراكًا في Google AI على نموذج Flash-Lite، بينما يحصل مشتركو AI Plus على Flash-Lite وFlash، في حين يصبح نموذج Pro متاحًا ضمن خطتي Google AI Pro وGoogle AI Ultra.

جيميناي المجاني يفقد الوصول إلى نماذج Pro وFlash

يمثل فقدان الوصول إلى نماذج Pro وFlash التغيير الأكبر للمستخدمين المجانيين، إذ يتيح جيميناي حاليًا وصولًا محدودًا إلى نموذج Pro إلى جانب Flash.

وبعد تطبيق القيود الجديدة، سيعتمد جيميناي المجاني على نموذج Flash-Lite، وهو النموذج الأخف ضمن المجموعة.

وتأتي الخطوة بعد إعلان جوجل عن Gemini 4 Argon، الذي تصفه الشركة بأنه من أقوى نماذجها للذكاء الاصطناعي، رغم أن النموذج لا يزال محدود الإتاحة ويخضع للاختبار مع جهات حكومية أميركية وشركاء محددين.

جيميناي المجاني يفقد نماذج Pro وFlash.. جوجل تقلص المزايا في 9 أكتوبر

جيميناي المجاني يفقد نماذج Pro وFlash.. جوجل تقلص المزايا في 9 أكتوبر

جوجل تفرق بين النماذج ومستويات الأداء

لا تقتصر التغييرات على النماذج المتاحة، إذ تقدم جوجل مستويات مختلفة من الجهد الحسابي أثناء معالجة المهام، تشمل المستوى المنخفض والمتوسط والعالي.

وتمنح المستويات الأعلى جيميناي وقتًا وموارد أكبر للتعامل مع المهام المعقدة، لكنها تستهلك من حدود الاستخدام بشكل أسرع، ما يجعل تجربة جيميناي المجاني أكثر محدودية مقارنة بالخطط المدفوعة.

أما ميزة Deep Think، فتظل متاحة لمشتركي Google AI Pro وGoogle AI Ultra.

وفي المقابل، لا تحصر جوجل جميع المزايا الجديدة في الاشتراكات، إذ أتاحت ميزة Skills للمستخدمين المجانيين، والتي تسمح بحفظ تعليمات مخصصة للمهام المتكررة.

ماذا تقدم خطط Gemini المختلفة؟

تتيح الخطة المجانية مجموعة من المزايا مثل Deep Research وGemini Live وتوليد الصور، بينما تضيف الخطط المدفوعة حدود استخدام أكبر ووصولًا إلى نماذج أكثر تقدمًا.

وتكلف Google AI Plus نحو 4.99 دولار شهريًا، مع حدود استخدام أعلى و400 جيجابايت من التخزين ومزايا إضافية مثل توليد الفيديو وDaily Brief.

أما Google AI Pro فتبلغ تكلفتها نحو 19.99 دولار شهريًا، وتوفر وصولًا أوسع إلى النماذج المتقدمة ودمج Gemini داخل تطبيقات جوجل، إلى جانب 5 تيرابايت من التخزين.

وتبدأ Google AI Ultra من 99.99 دولار شهريًا، وتوفر أعلى مستويات الوصول إلى النماذج وحدود استخدام أكبر ومزايا حصرية.

9 أكتوبر يغير تجربة المستخدم المجاني

يمثل التغيير المرتقب في 9 أكتوبر خطوة واضحة من جوجل لإعادة توزيع قدرات Gemini وفق مستويات الاشتراك، ما يعني أن جيميناي المجاني سيصبح أكثر محدودية مقارنة بما يحصل عليه المستخدمون حاليًا.

وسيحتاج المستخدمون الراغبون في الوصول إلى النماذج الأقوى ومزايا التفكير المتقدم إلى الانتقال إلى إحدى الخطط المدفوعة.

Continue Reading

أخبار الشركات

صمام القلب للأطفال ينمو مع المريض بعد موافقة أميركية

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

صمام القلب للأطفال ينمو مع المريض بعد موافقة أميركية 1

حصل صمام القلب للأطفال من شركة Edwards على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأميركية، ليصبح أول صمام رئوي اصطناعي يمكن توسيعه داخل جسم الطفل بعد زراعته، ما يسمح له بمواكبة نمو المريض وتقليل الحاجة إلى عمليات استبدال متكررة.

ويحمل الصمام اسم Autus Size-Adjustable Valve، وصممته Edwards لعلاج بعض حالات أمراض القلب الخلقية التي تؤثر في الصمام الرئوي.

صمام القلب للأطفال يمكن توسيعه بعد الجراحة

يختلف صمام القلب للأطفال الجديد عن الصمامات الاصطناعية التقليدية في إمكانية زيادة حجمه بعد الزراعة، بدلًا من إجراء عملية جراحية جديدة لاستبداله بصمام أكبر مع نمو الطفل.

ويمكن زراعة صمام Autus بقطر يبدأ من 13 ملليمترًا لدى الأطفال الصغار ومرحلة ما قبل المدرسة، بينما يمكن توسيعه لاحقًا باستخدام قسطرة بالونية.

وتتكون القسطرة من أنبوب رفيع يحمل بالونًا في طرفه، حيث يمكن نفخ البالون داخل الصمام لتوسيعه تدريجيًا. ويصل قطر الصمام بعد التوسيع إلى 22 ملليمترًا، وهو حجم قريب من الصمامات الاصطناعية المستخدمة لدى البالغين.

الصمام يستهدف أمراضًا خلقية شائعة

تشير بيانات طبية أميركية إلى ولادة نحو 400 ألف طفل سنويًا في الولايات المتحدة بأحد أشكال أمراض القلب الخلقية، بينما تؤثر نسبة تقارب 30% من هذه الحالات في صمامات القلب.

ومن الحالات التي يمكن أن تؤثر في الصمام الرئوي التضيق والرتق. ويحدث التضيق عندما تضيق فتحة الصمام، بينما يشير الرتق إلى عدم تكوّن الصمام بصورة طبيعية.

وتؤثر الحالتان معًا في نحو 4200 طفل يولدون في الولايات المتحدة سنويًا، وفق بيانات مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها.

صمام القلب للأطفال ينمو مع المريض بعد موافقة أميركية

صمام القلب للأطفال ينمو مع المريض بعد موافقة أميركية

مادة بوليمرية بدلًا من الأنسجة الحيوانية

إلى جانب إمكانية تعديل حجمه، يستخدم صمام القلب للأطفال من Autus مادة بوليمرية في الأجزاء المسؤولة عن التحكم في تدفق الدم.

وتستخدم صمامات أخرى مواد مشتقة من أنسجة حيوانية، لكنها قد تتصلب وتتلف بوتيرة أسرع لدى الأطفال، ما قد يؤدي إلى الحاجة لعمليات إضافية مع مرور الوقت.

وترى إدارة الغذاء والدواء الأميركية أن بيانات المتابعة لمدة عام بعد زراعة Autus تشير إلى قدرته على الحفاظ على أدائه بمرور الوقت مقارنة ببعض النماذج الأخرى.

تقليل العمليات مع نمو الطفل

تتمثل أهمية الصمام الجديد في إمكانية توسيعه داخل الجسم بدلًا من استبداله جراحيًا كلما كبر الطفل، وهو ما قد يقلل عدد العمليات التي يحتاج إليها الأطفال المصابون بأمراض القلب الخلقية والمخاطر المرتبطة بها.

ويمثل Autus بذلك اتجاهًا جديدًا في تصميم الصمامات المخصصة للأطفال، عبر محاولة جعل الجهاز المزروع قابلًا للتكيف مع التغيرات التي تحدث في جسم المريض خلال مراحل النمو.

Continue Reading

أخبار الشركات

روبوتات Figure 02 تنتهي في فرن فولاذ منصهر لحماية أسرار شركة Figure

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

روبوتات Figure 02 تنتهي في فرن فولاذ منصهر لحماية أسرار شركة Figure

اختارت شركة Figure AI طريقة غير تقليدية للتخلص من معظم روبوتات Figure 02 بعد خروجها من الخدمة، إذ درّبت الروبوتات على القفز بشكل مستقل داخل فرن يحتوي على فولاذ منصهر، بدلًا من تفكيكها يدويًا وإتلاف مكوناتها الحساسة.

روبوتات Figure 02 تقفز إلى الفولاذ المنصهر

قررت الشركة إنهاء خدمة طراز Figure 02 مع توسع أسطولها من الجيل التالي، خاصة أن الروبوتات تحتوي على مشغلات ومكونات مملوكة للشركة، ما جعل التخلص الآمن منها ضرورة لحماية أسرارها التجارية.

ورأت Figure AI أن تفكيك كل روبوت يدويًا سيستهلك وقت فريقها الهندسي، الذي تفضّل توجيه جهوده إلى تطوير الطرازات المستقبلية.

وكانت روبوتات Figure 02 جزءًا من أبرز مراحل الشركة المبكرة، إذ شاركت في أول انتشار لروبوتاتها داخل مصنع BMW، وساهمت في تطوير نظام Helix، إلى جانب تنفيذ مهام منزلية وأعمال في قطاع الخدمات اللوجستية.

أرنولد شوارزنيغر يقترح نهاية مستوحاة من Terminator

نشرت الشركة سؤالًا طريفًا على الإنترنت حول أفضل طريقة للتخلص من الروبوتات، فجاء الرد من الممثل أرنولد شوارزنيغر، الذي اشتهر بدور الروبوت في سلسلة أفلام Terminator.

واقترح شوارزنيغر إذابة الروبوتات، لتقرر Figure التواصل معه والمضي في تنفيذ الفكرة بالفعل.

لكن العثور على مسبك مناسب لم يكن سهلًا، إذ رفضت عدة مسابك في الولايات المتحدة والمكسيك استقبال روبوت بشري كامل يحتوي على بطاريات ليثيوم-أيون، قبل أن تجد الشركة موقعًا مناسبًا في مدينة إيماترا الفنلندية.

روبوتات Figure 02 تنتهي في فرن فولاذ منصهر لحماية أسرار شركة Figure

روبوتات Figure 02 تنتهي في فرن فولاذ منصهر لحماية أسرار شركة Figure

كيف درّبت Figure الروبوتات على القفز؟

بدأت الشركة تدريب روبوتات Figure 02 في مقرها بمدينة سان خوسيه، حيث جهزت وسائد هوائية كبيرة ودرّبت الروبوتات على القفز من الطابق الثاني.

ثم استخدمت بيانات من مؤدي المشاهد الخطرة لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي داخل بيئة محاكاة، بحيث يستطيع الروبوت تحديد مسار القفز بدقة رغم عدم معرفته المسبقة بالمسبك الذي سيصل إليه.

واستخدم المسبك الفنلندي فرنًا كهربائيًا يعتمد على ثلاثة أقطاب ضخمة من الغرافيت، ويمكنه استيعاب نحو 75 طنًا من الفولاذ. وكان أمام الفريق 24 ساعة وست عمليات صهر لإتمام المهمة، مع نافذة لا تتجاوز نحو 20 دقيقة في كل عملية قبل بدء تشكل قشرة صلبة على سطح الفولاذ.

وقالت Figure إن نماذج الذكاء الاصطناعي استمرت في العمل داخل الروبوتات رغم الحرارة الشديدة والمجالات الكهرومغناطيسية القوية، بينما تعطلت بعض الكاميرات والمكونات الإلكترونية.

نهاية Figure 02 وتحويل الروبوتات إلى تذكارات

بعد صهر وحدات روبوتات Figure 02، شحنت الشركة المعادن الناتجة إلى الولايات المتحدة، حيث تخطط لتحويلها إلى مجموعة محدودة من القطع التذكارية.

وأوضحت Figure AI أن معظم أسطول Figure 02 أصبح الآن خارج الخدمة ومدمرًا، بينما احتفظت الشركة بعدد قليل من الروبوتات داخل مقرها.

وبذلك تحولت عملية التخلص من الجيل السابق إلى تجربة تجمع بين حماية الملكية التقنية، وتدريب الروبوتات، ولمسة مستوحاة من واحدة من أشهر نهايات أفلام الخيال العلمي.

Continue Reading

Trending