هل يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي حل المشكلة غير المحلولة في علم الحاسوب؟

يتم تحديد ملف تعريف عن 'هل يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي حل المشكلة غير المحلولة في علم الحاسوب؟' من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت أو الحوكمة أو التبعيات التشغيلية أو رؤية السوق.

• يستخدم الباحثون GPT-4 من OpenAI لتعميق السؤال القديم باستخدام طريقة سقراطية لإشراك الذكاء الاصطناعي في مناقشات دقيقة.
• تشير الدراسة إلى أن نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 يمكنها اكتشاف وجهات نظر جديدة وتقديم رؤى حول اكتشافات مهمة في مجالات مختلفة.
• يهدف الباحثون إلى إثبات أن P لا يساوي NP من خلال قيادة GPT-4 عبر تكرارات متعددة واستخدام شخصيات وأوامر معقدة لاستكشاف الرياضيات وراء التخمين.

اقرأ أيضا:ما هو الغرض من جهاز الكمبيوتر العملاق؟

يستخدم الباحثون GPT-4 من OpenAI لدراسة نقاش P = NP ويشيرون إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي في إجراء اكتشافات ثورية.

ما الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في حل معضلة P = NP؟

هل P يساوي NP؟ طرحت قبل ما يقرب من 50 عامًا، يتعمق هذا السؤال في قدرات أجهزة الكمبيوتر، ولكن على الرغم من عقود من البحث، يبقى دون إجابة. اليوم، ينضم الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى البحث.

في دراستهم بعنوان "Large Language Model for Science: A Study on P vs. NP" يستخدم المؤلف الرئيسي Qingxiu Dong وزملاؤه نموذج اللغة الكبير GPT-4 من OpenAI. باستخدام الطريقة التي يسمونها السقراطية، يقومون بإجراء GPT-4 في عدة تفاعلات دردشة.

اقرأ أيضا:تدمج سامسونج الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google في سلسلة S24

كيف يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تشكيل البحث العلمي المستقبلي؟

يدعي Dong وآخرون أن عملهم يوضح كيف يمكن لنماذج اللغة الكبيرة اكتشاف وجهات نظر جديدة، مما قد يؤدي إلى اختراقات علمية - وهو مفهوم يسمونه "LLMs for Science".

من خلال 97 تكرارًا من الأوامر، يقود المؤلفون GPT-4 عبر تحقيقات مفصلة في تعقيدات P = NP، حيث يسبقون كل أمر بعبارة سياقية لتوجيه ردود GPT-4. باستخدام شخصيات مثل "فيلسوف حكيم" أو "رياضي كفء في نظرية الاحتمالات"، يجعلون GPT-4 يتولى أدوارًا محددة.

تتمثل تكتيكاتهم في جعل GPT-4 يدحض مساواة P و NP. للقيام بذلك، يفترضون أولاً المساواة، ويقدمون مثالاً، ثم يكشفون عن عيوبه - وهي طريقة تعرف باسم البرهان بالتناقض.