اعتُبرت اختبارات الرياضيات الطريقة المعيارية لقياس قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي وكلود. صرحت شركة أوبن أي آي أن نماذجها الآن تحقق أداءً جيدًا للغاية لدرجة أن اختبارات الرياضيات الحالية لم تعد مفيدة كما كانت. لذلك، حاول الباحثون شيئًا أكثر صعوبة.
قدموا للنموذج غير المعلن حوالي 4 000 مسألة رياضية غير محلولة. كانت النتائج مفاجئة ومثيرة للقلق.
أنشأ الذكاء الاصطناعي 722 مسودة بحث، مجمعة في 372 عائلة من النتائج ذات الصلة. أوضحت أوبن أي آي أن كل نتيجة استخدمت متوسط ثلاث ساعات من العمليات الحسابية للاستدلال.
قال ستيفانو جوجيوسو، عضو مجلس خبراء التكنولوجيا المستقبلية والذكاء الاصطناعي في BeInCrypto أن أياماً مثيرة للغاية تنتظر مجتمع الرياضيات!
هل أصبح الذكاء الاصطناعي قويًا جدًا وبسرعة كبيرة جدًا؟
تعد هذه القصة الأهم. بدأ الذكاء الاصطناعي المتقدم في الانتقال من الإجابة على الأسئلة المعروفة إلى توليد إجابات محتملة لأسئلة غير معروفة.
ممول
ممول
يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة حادة في حجم العمل الفكري الذي يمكن أن يقوم به الباحث أو المهندس أو المحلل.
لكن الإنتاج ليس هو الحقيقة. تحتوي العديد من أوراق أوبن أي آي على براهين Lean قابلة للتحقق بالحاسوب، في حين لا تحتوي أخرى على ذلك. حذرت أوبن أي آي أن بعض النتائج غير المؤكدة “قد تواجه مشاكل”.
يجعل ذلك هناك عنق زجاجة جديد: قد يجد البشر صعوبة في مراجعة الأبحاث بالسرعة التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاجها بها.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي الآن إجراء تحليلات تنبؤية واتخاذ قرارات استثمارية؟
قد يكون ذلك ممكنًا، ولكن التمويل أصعب بطريقة مختلفة.
تستطيع البرهنة الرياضية في نهاية المطاف أن تكون صحيحة أو خاطئة. أما الأسواق فهي مليئة بالضوضاء ودائمة التغير.
مازالت الاختبارات الحديثة في التمويل تظهر أن الذكاء الاصطناعي المتقدم يعاني في أبحاث الاستثمار المعقدة، بينما بينت الدراسات حول توقيت السوق أن ميزة التنبؤ محدودة.
الفرصة على المدى القريب تكمن في تحليل أعمق بدلاً من التنبؤ المثالي.
يمكن لذكاء اصطناعي لديه القدرة على التفكير لساعات أن يفحص التقارير، والمكالمات المالية، والبيانات الاقتصادية الكبرى، والسيناريوهات المتنافسة في الوقت ذاته، ثم يختبر فرضيات أكثر بكثير مما يستطيع محلل واحد تحقيقه.
قد يكون هذا هو المؤشر الأكبر من تجربة أوبن أي آي. أصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على إنتاج عمل تحليلي جاد بحجم غير عادي. المشكلة التالية هي تحديد أي من هذه الأعمال يستحق الثقة.