يُستخدم الأتمتة الشكلية بشكل متزايد للتحقق من النصوص الرياضية، بما في ذلك تلك التي يولدها الذكاء الاصطناعي، كما في برهان Open AI المعلن لانفجار حلول معادلات نافييه-ستوكس. في هذه العملية، يقوم نظام ذكاء اصطناعي بترجمة النص من لغة طبيعية إلى لغة شكلية مثل Lean. بمجرد إتمام هذه الترجمة، يمكن التحقق من الحجة المعبر عنها باللغة الشكلية ميكانيكياً بسهولة. الغرض من هذه المقالة هو توضيح لماذا قد لا توفر هذه العملية ثقة في الحجة الأصلية باللغة الطبيعية، بسبب الصعوبات المختلفة في إجراء الترجمة بأمانة دلالية. على وجه الخصوص، نسلط الضوء على أن مشكلة حل الغموض في النص الرياضي باللغة الطبيعية، وهي ضرورية لتوفير ترجمة أمينة دلالياً، عالية بشكل تعسفي في تسلسل مؤشر تعقيد القابلية للحل (SCI)/التسلسل الحسابي (SCI = ∞). وبالتالي، بشكل غير رسمي، توفير أتمتة شكلية أمينة دلالياً بواسطة الذكاء الاصطناعي أصعب من أي مشكلة حسابية بما في ذلك مشكلة التوقف (التي لها SCI = 1). لإظهار تأثير هذه النتيجة، نقدم عدة أمثلة على ترجمات خاطئة من الذكاء الاصطناعي لعبارات وبراهين باللغة الطبيعية إلى Lean عملياً، مما يؤدي إلى عدم تطابق بين البراهين باللغة الطبيعية و'تحققها' في Lean. تتضمن هذه برهان Open AI المعلن لنافييه-ستوكس. على وجه الخصوص، نظهر أن البرهان الشكلي في Lean لا يتوافق مع البرهان باللغة الطبيعية لانفجار حلول معادلات نافييه-ستوكس.
المصدر: Hacker News · لخّصه HeadlinesBriefing