Generic filters
Search in title
Filter by دسته‌ها
chatGTP
ابزارهای هوش مصنوعی
اخبار
گزارش خبری
پرامپت‌ نویسی
تیتر یک
چندرسانه ای
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
دانش روز
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
خطرات هوش مصنوعی
دیتاست
مدل‌های بنیادی
رویدادها
جیتکس
جیتکس ترکیه
کاربردهای هوش مصنوعی
کتابخانه
اشخاص
شرکت‌های هوش مصنوعی
محصولات و مدل‌های هوش مصنوعی
مفاهیم
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
مقاله
پیاده‌سازی هوش مصنوعی
گزارش
مصاحبه
هوش مصنوعی در عمل
یادداشت
 OpenAI نتایج ۷۲۲ دست‌نوشته ریاضی پاسخ‌داده‌شده توسط یک مدل داخلی منتشرنشده را منتشر کرد

۱۰ خلاصه از استدلال مدل و آمار مسائل آزموده‌شده

OpenAI نتایج ۷۲۲ دست‌نوشته ریاضی پاسخ‌داده‌شده توسط یک مدل داخلی منتشرنشده را منتشر کرد

زمان مطالعه: 3 دقیقه

OpenAI مجموعه گسترده‌ای از دستاوردها و نتایج جدید ریاضی که توسط یک مدل مرزی داخلی تولید شده است را به‌صورت عمومی در GitHub منتشر کرد. پیش‌ازاین نیز OpenAI با ادعای حل معادله ناویر-استوکس، سروصدای زیادی در جامعه علمی ریاضی به راه انداخته بود.

این مجموعه با هدف به‌اشتراک‌گذاری نتایج با جامعه ریاضی و بهبود شیوه انتشار دستاوردهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی ارائه شده و در تدوین استانداردهای آن از توصیه‌های گروه مشورتی مستقل ریاضیات و هوش مصنوعی ( Advisory Group on Mathematics and Artificial) در مؤسسه مطالعات پیشرفته (Intelligence at the Institute for Advanced Study) استفاده شده است.

این نتایج در یک مخزن GitHub قرار گرفته‌اند و برای بازنگری نسخه‌های مقالات و نحوه استناد به آن‌ها پروتکل‌هایی در نظر گرفته شده است. OpenAI همچنین در حال بررسی گزینه‌های دیگری برای میزبانی این مجموعه است که با دستورالعمل‌های این گروه مشورتی سازگار باشند. این شرکت اعلام کرده است که در انتشارهای آینده، کیفیت مقالات را از نظر استنادها، نحوه ارائه ریاضی و شیوه توضیح نتایج برای افزایش درک آن‌ها بهبود خواهد داد.

مخزن گیت‌هاب دستاوردهای ریاضی OpenAI

یکی از بخش‌های مهم این مجموعه، ارائه صورت‌بندی رسمی بخشی از اثبات‌ها با استفاده از Lean است؛ یک زبان برنامه‌نویسی که امکان بررسی رایانه‌ای اثبات‌های ریاضی را فراهم می‌کند. به گفته OpenAI این مخزن با دستیابی به صورت‌بندی‌های بیشتر، به‌روزرسانی خواهد شد.

برای افزایش شفافیت علمی، جزئیات بیشتری درباره فرایند تولید نتایج نیز منتشر شده است. این اطلاعات شامل ۱۰ خلاصه از استدلال‌های مدل، برآورد میزان محاسبات مصرف‌شده بر مبنای استفاده از حالت Pro در ChatGPT و آمار مربوط به تعداد مسائل آزموده‌شده است. به‌طور متوسط، تولید هر نتیجه معادل حدود سه ساعت محاسبات مربوط به حالت Thinking در ChatGPT Pro زمان برده است.

داستان‌های پیرامون ادعای حل مسئله هزاره ناویر-استوکس توسط OpenAI را در هوشیو بخوانید:

آیا ChatGPT واقعاً معادله ناویر-استوکس را فقط در ۸۸ ساعت حل کرده است؟

پیشرفت ظاهری OpenAI در ریاضیات، پرسش‌های عمیقی را مطرح می‌کند

ریاضی‌دانان برجسته از روش‌های OpenAI در حل معادله ناویر-استوکس خشمگین هستند

مخزن منتشرشده شامل۷۲۲ دست‌نوشته ریاضی در قالب ۳۷۲ خانواده است. هر خانواده مجموعه‌ای از مقالات مرتبط را شامل می‌شود که ممکن است یک نتیجه اصلی، استدلال‌های تکمیلی، پیامدهای آن یا اثبات‌های جایگزین را در بر بگیرد. این خانواده‌ها بر اساس شاخه ریاضی طبقه‌بندی شده‌اند. این مجموعه در مراحل مختلف بررسی و اعتبارسنجی قرار دارد و همه دست‌نوشته‌ها هنوز صورت‌بندی رسمی در Lean ندارند. OpenAI تأکید کرده است که برخی نتایج فاقد صورت‌بندی رسمی ممکن است دارای اشکال باشند و تلاش خواهد کرد چنین مشکلاتی را به‌سرعت اصلاح کند.

این پروژه پس از آن گسترش یافت که عملکرد مدل‌های OpenAI در ارزیابی‌های ریاضی موجود به مرحله اشباع رسید. در جریان توسعه مدل، از آن برای ارزیابی مسائل پژوهشی باز استفاده شد و برخی خروجی‌های جدید نیز بر نتایج پیشین تولیدشده توسط مدل‌ها بنا شده‌اند.

OpenAI نتایج ۷۲۲ دست‌نوشته ریاضی پاسخ‌داده‌شده توسط یک مدل داخلی منتشرنشده را منتشر کرد

پیش‌ازاین و در اواسط مردادماه سال جاری نیز OpenAI در گزارشی با عنوان « Ten Advances in Mathematics and Theoretical Computer Science» از «ارائه راه‌حل برای ۱۰ مسئله ریاضی لاینحل» توسط مدل Astra که در آن زمان به‌عنوان یک مدل‌های داخلی فعال بود، خبر داده بود.

OpenAI مدل بزرگ بعدی خود به نام Astra را معرفی کرد:
ارائه راه‌حل برای ۱۰ مسئله ریاضی لاینحل

OpenAI همچنین خلاصه‌های فشرده‌ای از استدلال مدل برای ۱۰ نتیجه منتشر کرده است. این موارد موضوعاتی متنوع را پوشش می‌دهند. صورت‌بندی مسائل مورد بررسی به شرح زیر است:

خانوادهموضوعSubject
7همبستگی‌های دو نقطه‌ای معمولی توابع ضربیOrdinary two-point correlations of multiplicative functions
17توان گنگ πThe irrationality exponent of π
87حدس‌های متقارن و عمومی مالرSymmetric and general Mahler conjectures
102NP-سختی معمولی در آستانه پایه‌ای نیمه‌معینOrdinary NP-hardness at the basic semidefinite threshold
159کران‌های شبه‌چندجمله‌ای برای تصاعدهای حسابیQuasipolynomial bounds for arithmetic progressions
197حدس متناهی‌بودن مستقیم کاپلانْسکی در مشخصه دوKaplansky’s direct-finiteness conjecture in characteristic two
221فرمول مزارد-پاریسی برای شیشه‌های اسپینی رقیق‌شدهThe Mézard–Parisi formula for diluted spin glasses
271مغناطش خودبه‌خودی در فرومغناطیس کوانتومی هایزنبرگSpontaneous magnetization in the quantum Heisenberg ferromagnet
287هم‌ریختی عوامل گروه آزادIsomorphism of free group factors
362سامانه سه‌بعدی نسبیتی ولاسوف-ماکسولThe three-dimensional relativistic Vlasov–Maxwell system
خلاصه‌های استدلالی OpenAI برای مسائل ریاضی مورد بررسی

طبق توضیحات منتشرشده، اکثریت‌قریب‌به‌اتفاق نتایج با یک فرایند یکسان و با استفاده از یک مدل داخلی منتشرنشده OpenAI به دست آمده‌اند. در طول ارزیابی، حدود ۴۰۰۰ مسئله به مدل ارائه شد. سپس خروجی‌ها در قالب خانواده‌های نتیجه و دست‌نوشته‌ها سازمان‌دهی شدند و تنها مواردی که سطح مناسبی از اهمیت داشتند، در مجموعه نهایی قرار گرفتند.

OpenAI اعلام کرده تاریخچه عمومی انتشار این مجموعه را حفظ خواهد کرد. اصلاحات و بازنگری‌ها به‌عنوان نسخه‌های جدید ثبت می‌شوند و نسخه‌های قبلی نیز همچنان در دسترس باقی خواهند ماند. برای استناد به هر دست‌نوشته نیز بلوک BibTeX مربوط به آن در پوشه همان اثر ارائه شده است.

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند زبان مشترکی را به ریاضی‌دانان ارائه دهند

آغاز عصر نوین در اثبات‌های ریاضی

برنده مدال فیلدز، ریاضیات را برای ایمنی هوش مصنوعی ترک می‌کند

هدف اعلام‌شده از این پروژه، کمک به پیشبرد مرزهای دانش انسانی و فراهم‌کردن زمینه برای پیشرفت بیشتر در ریاضیات است. OpenAI همچنین قصد دارد مجموعه‌ای از کارگاه‌ها، کنفرانس‌ها و برنامه‌های ویژه را برای بررسی و درک نتایج مهم تولیدشده توسط هوش مصنوعی تأمین مالی کند. این شرکت هم‌زمان در حال کار برای انتشار مسئولانه مدلی است که این نتایج را تولید کرده و تأکید دارد ارزیابی مستمر مدل‌های مرزی داخلی در ریاضیات و سایر علوم برای توسعه ابزارهایی که بتوانند این حوزه‌ها را پیش ببرند، اهمیت دارد.

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
2 نظرات
قدیمی‌ترین
تازه‌ترین بیشترین رأی
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها

در جریان مهم‌ترین اتفاقات AI بمانید

هر هفته، خلاصه‌ای از اخبار، تحلیل‌ها و رویدادهای هوش مصنوعی را در ایمیل‌تان دریافت کنید.

[wpforms id="48325"]