في الشهر الماضي، أعلنت OpenAI أنها أنتجت برهانًا من إنتاج الذكاء الاصطناعي لمسألة نافييه-ستوكس، وهي من أشهر المسائل غير المحلولة في الرياضيات. قبل بضع سنوات فقط، كانت النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) معروفة بضعفها في العد. أما اليوم، فهي تتصدى لمسائل رياضية حيّرت البشر لعقود، مما يثير تساؤلات حادة حول ما يبقى للرياضيين المحترفين.
ويعيد هذا التحول تشكيل الفصول الدراسية أيضًا. فبما أن النماذج اللغوية الكبيرة قادرة على إنجاز واجبات الطلاب، يكافح أساتذة الجامعات لمواكبة تحدي الذكاء الاصطناعي في التعليم. ومن الواضح أن الذكاء الاصطناعي يغيّر طريقة تدريس الرياضيات وطريقة ممارستها من قبل المحترفين، وأن آثار ذلك تتبدى بسرعة.
وفي هذه الحلقة من برنامج Odd Lots، يقدم Justin Solomon، نائب العميد للتعليم الهندسي في معهد MIT، مدخلًا حول كيفية استجابة الرياضيين البحتين والتطبيقيين لهذه التطورات. ويشرح ماهية مسألة نافييه-ستوكس فعلًا، ولماذا يصعب حتى على الخبراء تحليل برهان OpenAI.
كما يتناول Solomon ما تخطئ فيه الأفلام في تصوير عمل الرياضيين، وكيف يعدّل أسلوبه التدريسي في عصر الذكاء الاصطناعي.
المصدر: Bloomberg Markets · لخّصه HeadlinesBriefing