The Mathematics are Mad

Watch on YouTube

Now Playing

Transcript

763 segments

0:00

يسمي البعض هذا بنهاية

0:01

الرياضيات. هذا صحيح،

0:03

لقد تم حل معضلة

0:04

الرياضيات. لكن،

0:06

يتفاعل علماء

0:07

الرياضيات حول العالم

0:08

باشمئزاز. مقزز. إذًا،

0:11

لماذا هم غاضبون جدًا؟

0:12

لماذا يغضب علماء

0:13

الرياضيات لأن

0:14

الرياضيات قد حُلّت؟

0:16

ظننت أن هذا هو جوهر

0:17

عملهم بالكامل، كما

0:19

يقال. حسنًا، اتضح أن

0:21

سبب انزعاج علماء

0:22

الرياضيات هو أن

0:23

الرياضيات حلت نفسها.

0:25

امنحوا الرياضيات

0:26

ميدالية فيلدز. هذا

0:27

صحيح، الجبر الخطي حل

0:29

الرياضيات، أو ما يعرف

0:30

بنماذج اللغة الكبيرة

0:32

، أو OpenAI. إذًا، لقد

0:33

أخفقنا في تحقيق

0:34

أرباحنا بـ 20 مليار

0:35

دولار، لكنني حللت كل

0:37

الرياضيات. هل تعرف

0:38

ماذا؟ لأنني أفعل ذلك

0:39

حبًا في اللعبة. لا،

0:41

أنا لا أتحدث عن مسائل

0:42

الألفية. بالطبع، إذا

0:44

كنت غير ملم بمسائل

0:45

الألفية، فهي مثل تلك

0:46

المشكلات الصعبة التي

0:48

تواجه جيل الألفية،

0:49

مثل فرضية ريمان،

0:50

ومعادلات نافييه-

0:51

ستوكس، وطلب خبز

0:52

الأفوكادو مع القدرة

0:53

على تحمل تكاليف الرهن

0:55

العقاري. لأنهم طرحوا

0:56

اليوم 372 مسألة رياضية

0:58

مفتوحة، وهو ما يمثل

0:59

تقريبًا 80%من جميع

1:01

الاكتشافات الكبرى في

1:02

الرياضيات في يوم واحد

1:04

، وهو أمر مثير للقلق

1:06

لأن القائمة نفسها

1:07

تحتوي على مشاكل واضحة

1:09

في العد والترقيم. لقد

1:11

تمكنوا من حل مشكلات

1:12

مرت عليها عقود دون أي

1:14

تقدم، لكنهم لا

1:15

يستطيعون إعداد قائمة

1:17

أرقام بالترتيب. إذًا،

1:18

سنستعرض ما سيقوله

1:20

عالم الرياضيات

1:21

الأسطوري تيرينس تاو،

1:23

ولماذا قد تعني هذه

1:24

الصناديق نهاية

1:26

الرياضيات لكل البشر،

1:27

وقد يتبين أن OpenAI

1:29

أخطأت في القليل منها.

1:31

لكن، قبل أن نفعل ذلك،

1:32

شكر سريع للراعي، Vibe

1:34

Coders. صمت. يتحدث شخص

1:36

عمل في شركات كبرى. أنت

1:38

تعلم، برمجة تسجيل

1:39

الدخول البسيط عبر OAuth

1:40

ليست بالأمر الصعب.

1:41

أما بالنسبة لتطبيقات

1:43

المؤسسات الحقيقية

1:44

التي تحتاج إلى تسجيل

1:45

دخول موحد، ومفاتيح

1:46

المرور، وإدارة

1:47

المستخدمين، والأدوار

1:48

والصلاحيات،

1:49

والجاهزية للمؤسسات،

1:50

واستعادة كلمات

1:51

المرور، فهذا أكثر

1:52

صعوبة قليلًا. وهنا

1:54

يأتي دور WorkOS. تحظى WorkOS

1:56

بثقة الكثير من

1:57

الشركات الكبرى، مثل

1:59

OpenAI، و Anthropic، و Cursor،

2:00

وغيرها الكثير. لكن

2:02

ليس هذا فحسب، فهي

2:03

مجانية لأول مليون

2:04

مستخدم لديك. وهذا

2:05

يعني بالنسبة لك، توفر

2:08

999,999 مقعدًا مجانيًا.

2:10

بصرف النظر عن الواجهة

2:12

الخلفية التي اخترتها

2:13

، هناك مجموعة تطوير

2:14

برمجيات (SDK) متاحة لك.

2:15

لذا تحقق من WorkOS على

2:17

موقع workos.com. الروابط

2:19

في الوصف. لفهم القصة

2:21

حقًا، نحتاج إلى

2:22

العودة للوراء إلى 11

2:23

سبتمبر 2026، عندما أصدر

2:25

تيرينس تاو، عالم

2:26

الرياضيات النجم،

2:28

الخطاب التالي. على

2:29

مدى الأشهر القليلة

2:30

الماضية، تحسنت

2:31

القدرات الرياضية

2:31

لنماذج اللغة الكبيرة

2:32

بشكل كبير لدرجة أنها

2:33

أصبحت قادرة على حل

2:34

مشكلات رئيسية عالقة

2:35

في العديد من مجالات

2:36

الرياضيات. ومع ذلك،

2:37

فإن سعي شركات الذكاء

2:39

الاصطناعي لحل

2:40

المشكلات الرياضية

2:41

كمعيار قياسي يعد

2:42

ضاراً بعلم الرياضيات

2:43

وبالمجتمع الرياضي.

2:45

أهداف شركات الذكاء

2:46

الاصطناعي وأهداف

2:47

المجتمع الرياضي غير

2:48

متوافقة بشكل كبير.

2:50

تستمر الرسالة في

2:51

توضيح المزيد من

2:51

المشكلات حول أسباب

2:52

وجود توجه لدى شركات

2:53

الذكاء الاصطناعي لحل

2:54

المسائل الرياضية.

2:55

سنتطرق إلى ذلك بعد

2:56

لحظة، لكن هذه الرسالة

2:58

وقع عليها عدد كبير من

2:59

الحائزين على

2:59

ميداليات فيلدز. ومن

3:01

المقبول عالمياً

3:02

تقريباً أنه بعد قضية "

3:04

نافييه-ستوكس"، كان

3:05

الرياضيون غير سعداء

3:06

بشكل عام بتصرفات OpenAI.

3:08

والآن، بالطبع، قررت

3:10

OpenAI، بعد رؤية استياء

3:11

الجميع، في السادس من

3:13

أكتوبر أنها يجب أن

3:14

تطرح 372 حلاً على

3:15

المجتمع الرياضي، لأن

3:17

الجميع في الرياضيات

3:18

كانوا مستائين لأنهم

3:20

حلوا مسألة واحدة فقط.

3:22

هذه هي المشكلة بوضوح،

3:23

أليس كذلك يا OpenAI؟ وقد

3:25

ازداد الأمر سوءاً

3:26

عندما علمنا أن OpenAI

3:27

حلت هذه المسائل من

3:28

محاولة واحدة. مرحباً

3:29

أيها الأكاديميون، هل

3:31

تودون الحصول على رموز

3:32

مجانية؟ كما تعلمون،

3:33

تود ChatGPT فقط أن تقدم

3:34

لكم رموزاً مجانية،

3:35

أتعلمون؟ هذا مجرد

3:36

تصرف من GPT، كما تعلمون

3:37

، ليكون جيداً مع

3:38

زملائهم البشر،

3:39

أتعلمون؟ أنا فقط

3:40

أتصرف كإنسان، دون أي

3:41

شروط، ولا داعي للقلق

3:43

بشأن أي شيء. أريد فقط

3:44

أن أراكم ناجحين. أنت،

3:46

نعم أنت. فقط اكتب كل

3:48

أبحاثك في المربع

3:49

وسنتأكد من أنها جيدة،

3:51

أتعلم؟ فقط دعونا نلقي

3:53

نظرة ثانية على عملك.

3:54

بعض هذه المسائل كانت

3:56

مسائل رياضية مفتوحة،

3:58

لو حللتها، ستحصل

4:00

فوراً على ميدالية

4:01

فيلدز في الرياضيات،

4:03

وهي أرفع وأرقى جائزة

4:05

في عالم الرياضيات

4:07

بأسره. وهكذا، فإن

4:09

حقيقة ادعاء OpenAI حل 372

4:12

منها في يوم واحد

4:14

أثارت قلق الناس.

4:16

الناس يصرخون: "لقد تم

4:18

حل الرياضيات". هناك

4:20

سببان رئيسيان وراء

4:22

استياء الناس في عالم

4:23

الرياضيات. يكتب

4:25

تيرينس تاو عن السبب

4:26

الأول. في الرياضيات

4:28

التقليدية، يؤدي أي

4:29

إثبات جذري لفرضية

4:30

مفتوحة منذ زمن طويل

4:31

إلى توليد قدر كبير من

4:33

النشاط اللاحق

4:34

والإثارة في هذا

4:35

المجال. يتم دعوة

4:36

مؤلفي الإثبات لإلقاء

4:37

العديد من المحاضرات

4:38

والالتقاء بخبراء

4:39

آخرين في هذا التخصص.

4:40

يتم تنظيم ورش عمل

4:41

لمناقشة الإثبات

4:42

بالإضافة إلى

4:42

التطورات الحديثة

4:43

الأخرى. ونتيجة لذلك،

4:44

تتشكل روابط وتعاونات

4:45

جديدة، وتُطرح مشكلات

4:47

للمتابعة، وينجذب

4:47

علماء رياضيات آخرون،

4:49

سواء كانوا مبتدئين أو

4:50

خبراء، إلى هذا المجال

4:51

، بما في ذلك في بعض

4:52

الحالات المؤلفون

4:53

أنفسهم، إذا كانوا قد

4:54

جاؤوا في الأصل من

4:55

تخصصات مختلفة. ونتيجة

4:56

لكل هذا النشاط، تصبح

4:57

البراهين طبيعياً

4:58

مستوعبة ومبسطة

4:59

وموضوعة في سياق نتائج

5:00

أخرى في المجال، وتصبح

5:01

في النهاية جزءاً من

5:03

الكتب المدرسية

5:03

والمحاضرات للجيل

5:04

القادم من علماء

5:05

الرياضيات في هذا

5:06

التخصص. وهكذا، فإن

5:08

أحد الأشياء التي

5:09

يحاول قولها هنا هو

5:10

أنه مع إحراز الناس

5:12

تقدماً في الرياضيات،

5:13

فإن ذلك يثير الحماس

5:15

ويولد ضجة جديدة،

5:16

وبالتالي يتمكن علماء

5:17

رياضيات جدد من الدخول

5:19

، وفهم هذه المعرفة

5:20

الجديدة، ثم المضي

5:22

قدماً بالمجال

5:23

بأنفسهم. إنه هذا

5:24

التوليد المستمر عبر

5:25

الأجيال لنقل

5:26

الرياضيات إلى

5:27

مستويات أعلى وأعلى من

5:29

الفهم. المشكلة مع

5:30

الذكاء الاصطناعي هي

5:31

أنه في يوم واحد، يتم

5:32

طرح كل هذه المسائل

5:33

دفعة واحدة. الأمر

5:34

يشبه قول: "مرحباً، لقد

5:35

حللنا كل شيء". إنه لا

5:37

يولد فهماً جديداً،

5:38

ولا يولد حماساً، بل

5:40

يتم حل كل شيء ببساطة.

5:41

إذن، ما الغرض من

5:42

التعلم إذا كان كل شيء

5:44

يُحل فوراً بواسطة

5:45

الرياضيات نفسها؟

5:46

والأهم من ذلك، أن

5:47

الكثير من هذه

5:47

البراهين يمكن أن

5:48

تتكون حرفياً من

5:49

ملايين الأسطر بلغة "

5:50

لين"(Lean)، وهي لغة

5:51

برمجة. إذا لم تكن على

5:53

دراية بلغة البرمجة "

5:54

لين"، دعني أعطك

5:54

مثالاً بسيطاً فقط.

5:56

هنا، أقول: "مرحباً،

5:57

سأنشئ نظرية جديدة".

5:58

الآن، تأخذ هذه

5:59

النظرية متغيرين، A و B

6:00

، وكلاهما ينتميان

6:02

للأعداد الطبيعية.

6:03

وسأقول: "مرحباً، هناك

6:05

حقيقة تقول إن A يساوي B

6:07

". الآن، سأثبت هذه

6:09

الحقيقة بما يلي: A + 1 = B

6:12

+ 1. وما سأفعله هو

6:14

إعادة كتابة القاعدة

6:16

بأخذ الجانب الأيسر

6:17

وتعيينه للجانب

6:18

الأيمن في العبارة

6:20

التالية. والآن أصبحت

6:22

العبارة تقرأ B + 1 = B + 1،

6:24

مما يعني أن هذه

6:25

العبارة صحيحة في

6:27

الواقع. وهكذا، أثبتنا

6:29

بالفعل أن A = B. الآن،

6:31

الأمر واضح تماماً.

6:32

حقيقة أن لدينا لغة

6:33

يمكن استخدامها من قبل

6:35

الآلات لإجراء

6:35

البراهين، تعني

6:36

بالطبع أن OpenAI ستكون

6:38

قادرة على استخدام ذلك

6:39

. والنماذج اللغوية

6:40

الكبيرة تعشق توليد

6:41

كميات هائلة من

6:42

الأكواد البرمجية. لذا

6:43

، أصبحت لغة "لين"

6:44

وسيلة رائعة حقاً لـ

6:46

OpenAI لتكون قادرة على

6:47

حل وإثبات المسائل.

6:48

وهذا بالضبط ما فعلوه.

6:50

لقد استخدموا هذه

6:51

اللغة هنا، وحلوا مئات

6:53

المسائل الرياضية

6:54

المفتوحة. والآن، ليست

6:55

كل الحلول تأتي في

6:57

الواقع مع صياغة رسمية

6:58

بلغة "لين". أعتقد أن

6:59

حوالي 100 من أصل 372

7:01

مسألة قد جاءت مع

7:02

صياغة رسمية بلغة "لين"

7:04

. ومع ذلك، فقد تم

7:05

إثبات مئات المسائل.

7:07

الآن، من الواضح أن

7:08

مشكلة هندسة

7:09

البرمجيات ومشكلة

7:10

الرياضيات متشابهتان

7:11

تماماً هنا. كيف يمكنك

7:12

إعداد أفراد جدد في

7:13

مجال يقوم فيه الذكاء

7:15

الاصطناعي ببساطة

7:16

بالتفوق عليهم كل يوم؟

7:17

تلك مشكلة حقيقية في

7:18

هندسة البرمجيات،

7:19

والآن على ما يبدو في

7:20

الرياضيات، لأنه إذا

7:21

كان من الممكن حل كل

7:22

شيء، فما الهدف من

7:23

القيام بذلك أصلاً؟

7:24

لماذا يجب علينا أن

7:25

نتعلمها حتى؟ ثم في

7:27

الواقع، نواجه مشكلة

7:28

جديدة تقريباً مع كل

7:29

هذا بسبب هذا الإثبات

7:30

التالي الذي قام به

7:31

النموذج اللغوي

7:31

الكبير. لقد كان

7:32

قادراً على حل مسألة

7:33

تعبئة الصناديق هذه

7:34

هنا. الآن، ربما

7:35

تتساءل: "ما الأمر

7:36

الهام بشأن مسألة

7:37

تعبئة الصناديق هذه؟"

7:38

حسناً، دعوني أشرح ذلك

7:39

للحظة. أنت فعلياً

7:41

تحصل على هذه المربعات

7:42

، وهي مربعات وحدة.

7:43

إنها مربعات بقياس 1 في

7:45

1. والهدف من هذا

7:46

التمرين هو ملاءمتها

7:47

في أصغر مساحة ممكنة.

7:49

نحن نأمل أن يكون لكل

7:51

حل نوع من السحر، نوع

7:53

من الصيغة، نوع من

7:55

النظام، وألا يكون

7:57

مجرد فوضى. الأمر لا

7:58

يتعلق فقط بالحسابات

8:00

البسيطة. ولكن عندما

8:01

تنظر إلى مسألة تعبئة

8:02

الصناديق هذه، لا يوجد

8:03

أي نظام. إنه أمر جنوني

8:05

نوعاً ما. هناك تلك

8:06

الفجوة الصغيرة هنا

8:08

حيث تضع جزءاً صغيراً

8:09

من الزاوية، وكل شيء

8:11

يتناسب تماماً داخل

8:12

هذه المساحة، مما يعني

8:14

وجود حل مثالي. الأمر

8:15

يتطلب فقط قدراً

8:17

هائلاً من الحسابات.

8:19

لكن التداعيات الأعمق

8:21

والأكثر رعباً لهذه

8:23

المسألة هي أن كل

8:24

الرياضيات هي في

8:25

الواقع هكذا. إنها

8:27

مقيدة حسابياً بشكل

8:29

حقيقي، مما يعني أنه

8:30

في مرحلة ما لن يعود

8:31

البشر قادرين على

8:32

القيام بأكثر

8:33

العمليات الحسابية

8:35

تحسيناً. أعتقد أن

8:36

أفضل طريقة لتوضيح

8:37

مسألة تعبئة الصناديق

8:38

هذه هي من خلال مسألة

8:40

ضرب الأعداد الصحيحة.

8:41

لفترة طويلة، كان الحد

8:43

الأدنى المقبول للحل

8:44

الأسرع الذي يمكننا

8:46

الوصول إليه هو n log n.

8:47

لكن اتضح أن شركة "أوبن

8:49

أيه آي" اكتشفت أنها

8:51

ليست في الواقع n log n

8:52

تماماً. إنها n log n

8:54

مرفوعة للقوة 0.99999 مع 54

8:56

تسعة ثم كسور إضافية

8:58

أخرى، مما يعني أنه

9:00

يمكنك في الواقع أن

9:01

تكون أسرع قليلاً فقط.

9:03

في غضون ذلك، في عالم

9:05

الفيزياء، وحدة الطول

9:06

الأساسية هي هذا الشيء

9:08

الضخم. الكون لا يهتم

9:09

بجمالياتك. يموت

9:11

فيزيائي ويذهب إلى

9:12

الجنة، فيسأل الله

9:14

لماذا جعل سرعة الضوء

9:15

عشوائية كـ 186,282 ميلاً

9:17

في الثانية. "ماذا تقصد

9:19

؟" يجيب الرب. "سرعة

9:21

الضوء تساوي واحد."

9:22

بالطبع، كل تلك

9:23

التسعات هي هذا هنا، 2

9:25

أس -182. بمعنى آخر، هذه

9:27

رياضيات لا يستطيع

9:28

البشر القيام بها حقاً

9:29

. انظر، نحن ننظر إلى

9:31

الأشياء بطرق مثالية

9:32

نوعاً ما. لدينا توقع

9:34

بأن الطبيعة جميلة إلى

9:35

حد ما وأنها متوافقة.

9:37

قد تبدو غير منظمة من

9:39

منظورنا، ولكن عندما

9:40

تتعمق فيها، توجد هذه

9:42

الحدود، الحدود

9:43

الطبيعية الموجودة

9:45

مثل n log n. لكن القلق

9:46

الأكبر هو أن الأمر

9:48

ليس كذلك. إنها مجرد

9:49

مهام حسابية جنونية لا

9:51

يمكن إنجازها إلا

9:52

بواسطة الآلات التي

9:54

ستظهر براهين أفضل

9:55

فأفضل، ويصبح البشر

9:56

أقل أهمية في ابتكار

9:58

هذه البراهين. لكن

9:59

الآن أريد العودة إلى

10:01

مسألة الصندوق هذه.

10:02

انظر، الأمر المتعلق

10:03

بمسألة الصندوق هو

10:05

وجود أفكار حول

10:06

المنظورات. بمعنى أن

10:07

هناك مجموعة معينة من

10:09

المسائل يصعب حلها

10:11

حقاً إذا نظرت إليها

10:12

من منظورنا. مثال رائع

10:14

على ذلك هو الحلزون

10:16

الأرخميدي. الآن، إذا

10:17

كنت ستحاول رسم هذه

10:19

المعادلة والقيام

10:20

بشيء ما في نظام

10:21

الإحداثيات

10:22

الديكارتية، فأنت

10:23

فعلياً لا تستطيع

10:24

القيام بذلك وهو صعب

10:25

للغاية، لكن الحلزون

10:27

يظهر طوال الوقت في

10:28

الطبيعة. لكن إذا حولت

10:30

نظام الإحداثيات إلى

10:31

إحداثيات قطبية، تصبح

10:33

المعادلة بسيطة مثل y

10:35

يساوي mx + b. وهذا هو

10:36

الشيء الجميل في

10:37

الرياضيات، أن بعض

10:39

المسائل، عندما تغير

10:40

منظورك، يمكن أن تصبح

10:42

مبسطة بشكل كبير.

10:43

بالطبع، كما تعلم،

10:44

تحويلات فوريه هي نسخة

10:45

أخرى من نفس هذا الشيء

10:47

في معالجة الإشارات.

10:48

لكن الآن نعود إلى هذه

10:49

الصناديق. أنت تفكر،

10:50

حسناً، هذا هو الحال

10:52

فقط. إنه معقد للغاية.

10:54

حسناً، تبين أن هناك

10:55

هذه الورقة البحثية

10:57

هنا التي تحلل هذه

10:58

الصورة وتقول، "مهلاً،

10:59

هاتان الصورتان هما في

11:01

الواقع نفس الصورة."

11:02

الآن، أعلم أن هذا قد

11:03

يكون صعب الرؤية

11:05

قليلاً، ولكن فعلياً

11:06

من خلال أخذ هذا

11:07

الأمثل المستوي ولفه

11:08

في شكل طارة (تورس)،

11:10

يمكنك في الواقع

11:11

استنتاج نفس الرقم

11:12

للحجم الأمثل للحجم

11:14

المستوي، ولكنك تفعل

11:15

ذلك في طارة فيبوناتشي

11:16

. وهو جميل. انظر إليه.

11:19

إنه في الواقع موحد

11:21

ومتكرر. وهذا هو الشيء

11:23

الرائع هو أن OpenAI ربما

11:25

حلتها، ولكن تبين أنه

11:27

كان هناك حل أكثر

11:29

جمالاً ووضوحاً. كنا

11:30

ببساطة نملك المنظور

11:32

الخاطئ. وبالعودة إلى

11:33

هذا الرقم الجنوني،

11:35

هناك شيء مثير

11:36

للاهتمام يحدث أيضًا.

11:37

هل تعرف سباق الميل في

11:38

4 دقائق؟ لفترة طويلة،

11:40

لم يعتقد الناس أنه من

11:41

الممكن تجاوز حاجز الـ

11:42

4 دقائق. حسناً، البشر

11:43

لا يستطيعون قطع الميل

11:45

في 4 دقائق. لكن روجر

11:47

بانيستر حطم هذا

11:48

الحاجز في 6 مايو 1954.

11:51

وبعد ذلك مباشرة

11:52

تقريباً، بدأ الناس في

11:54

الجري بشكل أسرع وأسرع

11:56

. ما كان يُعتقد سابقاً

11:58

أنه مستحيل أصبح

11:59

ممكناً للبشر. لذا،

12:01

دعونا نعود إلى

12:02

موضوعنا. اتضح أن "n log n"

12:04

ليست في الواقع الحد

12:06

الأدنى، بل مجرد رقم

12:07

جنوني، أليس كذلك؟

12:09

فلنبدأ من هنا. ضرب

12:10

الأعداد الصحيحة هو

12:11

على الأرجح النتيجة

12:12

الأكثر صدمة. على غرار

12:14

ضرب المصفوفات، إنه

12:15

اختزال مقارب. ومثل

12:16

نتيجة المصفوفات، فهو

12:18

ليس عملياً. لكن قلة

12:20

قليلة من الناس كانوا

12:21

سيتوقعون إمكانية كسر

12:22

الحاجز السابق، ولو

12:23

قليلاً. لكن الأمر

12:25

المضحك هو أنه بعد ذلك

12:26

، انتهى الأمر بدوج

12:27

كولكيد بمراجعة

12:28

الورقة البحثية. لقد

12:29

توصلوا إلى حل يمثل

12:31

زيادة بمقدار 2 أس 75 في

12:32

معامل التوفير الأسي

12:34

للخوارزمية. بمعنى آخر

12:36

، انتقلوا من تحسن

12:37

طفيف جداً يكاد لا

12:39

يذكر. حسناً، الأمور

12:40

تتحسن. الآن مجدداً،

12:42

إنه رقم صغير جداً

12:43

لدرجة أنه لا يهم حقاً.

12:45

بعد بضع ساعات، مرة

12:46

أخرى، حصل تحسن بمقدار

12:48

570 مليون ضعف عن

12:49

نتيجتهم السابقة. لقد

12:51

جعلوا الإثبات أفضل

12:53

مرة أخرى. ومرة أخرى،

12:54

تحسن بمقدار 500 ألف ضعف

12:56

. ومجدداً، أفضل بكثير.

12:59

ومرة أخرى، تحسن هائل

13:00

وكبير. أفضل أيضاً.

13:02

أفضل بعد. إنهم يحسنون

13:04

وقت التشغيل باستمرار.

13:06

في الواقع، وصلوا به

13:08

إلى 2 أس سالب 17، أي أقل

13:10

بقليل من خمس تسعات.

13:12

انتقل من 54 تسعة إلى

13:14

خمس تسعات. انتصار

13:16

كبير لمحبي الرقم تسعة

13:17

. لذا، ما كان يُعتقد

13:19

سابقاً أنه لا يمكن

13:20

تحسينه تم تحسينه بشكل

13:22

جذري مراراً وتكراراً

13:23

، لدرجة أننا نقترب من

13:25

تطبيقات عملية حيث

13:26

يمكن أن يكون وقت

13:27

التشغيل "n" مضروباً في

13:29

الجذر التربيعي لـ "log n

13:31

"، وهو ما سيكون تحسناً

13:32

خرافياً. لأن الأمر هو

13:34

أنه لمجرد أننا أثبتنا

13:35

إمكانية تشغيله بهذه

13:37

السرعة، فهذا لا يعني

13:38

أننا عالقون في نوع من

13:40

الأرقام غير المنطقية

13:41

إلى الأبد، بل يعني

13:43

أنه قد يكون هناك حد

13:44

أنيق حقاً. أو توجد

13:46

طريقة للنظر إلى

13:47

المسألة بمجرد تغيير

13:48

منظورنا تجعلها أنيقة

13:50

جداً. نحن ببساطة لم

13:52

نصل إلى ذلك بعد. ومرة

13:53

أخرى، هذه هي المشكلة

13:55

التي يقلق منها الجميع

13:56

، وهي أن OpenAI تولد كل

13:58

هذه البراهين، لكن

13:59

الكثير منها عبارة عن

14:01

أساليب قسرية جنونية

14:02

لا تصل في الواقع إلى

14:04

جوهر المشكلة الحقيقي.

14:05

إنهم لا يغيرون

14:06

منظورهم للوصول إلى حل

14:08

مثالي وجميل. بدلاً من

14:10

ذلك، هم فقط يثبتون

14:11

وجودها. يقولون فقط: "

14:12

مرحبًا، نعم، هذا

14:13

الشيء موجود". ها نحن

14:15

ذا. لقد فعلناها.

14:16

وأخيرًا، يبدو الأمر

14:17

كما لو أن علماء

14:18

الرياضيات بدأوا

14:18

يصارعون هذه الفكرة

14:19

التي أعتقد أن هندسة

14:20

البرمجيات كانت

14:21

تصارعها منذ فترة.

14:22

والتي بالمناسبة، مرة

14:23

أخرى، هندسة

14:24

البرمجيات، مصطلح

14:25

زائف. حسنًا، نحن لا

14:26

نهندس أي شيء، هل تفهم

14:27

يا صديقي؟ متى كانت

14:28

آخر مرة قمت فيها بحل

14:29

مسألة تكامل؟ ها. لا

14:30

أعتقد ذلك. لكن كما

14:32

ترون، هم لا يريدون

14:33

فقط مراجعة البراهين.

14:34

إنهم يريدون حقًا فهم

14:36

ما يفعلونه ويأملون في

14:38

فتح إمكانيات جديدة.

14:39

وأشعر أنه لو عدت بي

14:40

إلى عام 2018، كنت سترى

14:42

كل هؤلاء الأشخاص

14:43

يعملون على البرمجيات

14:45

، ولكن كان هناك أيضًا

14:46

مجموعة من الأشخاص

14:48

يعملون على طرق لجعل

14:49

العمل على البرمجيات

14:51

أفضل. مكتبات جديدة،

14:52

طرق جديدة للعمل،

14:54

ومنظور جديد للأشياء.

14:56

لكن منذ ظهور الذكاء

14:57

الاصطناعي، أشعر أن

14:59

ذلك، أيًا كان ما كان

15:01

عليه، قد شهد تراجعًا

15:02

كبيرًا في حجمه أو في

15:04

حديث الناس عنه. بدلاً

15:06

من ذلك، لا يراجع

15:07

الناس الكود، لذا فإن

15:08

فكرة محاولة ابتكار

15:10

منظورات جديدة أو رؤى

15:11

أفضل للمشكلات التي

15:13

كانت صعبة في الحوسبة

15:14

قد تلاشت إلى حد كبير.

15:16

لكن بالطبع، الحوسبة

15:18

هي علم عملي، أليس

15:19

كذلك؟ نحن نمثل الشكل

15:21

الفني العملي، لأنه في

15:22

نهاية المطاف، علينا

15:24

تقديم شيء له قيمة

15:25

للعميل، وليس للجيل

15:26

القادم من المبرمجين.

15:28

لذا، في النهاية،

15:29

لاستخدام الذكاء

15:30

الاصطناعي آثار

15:31

مختلفة تمامًا مقارنة

15:33

بالرياضيات، لأن هدف

15:35

الرياضيات هو تطوير

15:36

منظورات وطرق جديدة

15:38

لحل الأشياء وتحديد

15:39

الحل الأمثل والجميل

15:41

حقًا، وليس مجرد

15:42

0.999999999 تستمر إلى

15:44

الأبد. ومثل القول: "يا

15:45

رجل، هكذا تمامًا،

15:46

أفضل بكثير". أود أن

15:47

أقول إن أغرب شيء هو

15:49

على الأرجح r/math. كما

15:50

ترون، هل ترون تلك

15:51

القصص الأكثر رواجًا؟

15:52

هل تذكر أي منها حقيقة

15:53

أن 372 مشكلة مفتوحة تم

15:55

حلها في يوم واحد

15:56

ونُشرت على GitHub؟ لا.

15:58

اتضح أنه إذا نشرت على

16:00

r/math، فسيتم حظرك.

16:01

يسمحون بمنشور واحد

16:03

فقط، ولا يمكنك الرد

16:04

في المواضيع إلا إذا

16:05

كان لها علاقة بالذكاء

16:07

الاصطناعي، وهو أمر

16:08

يبدو لي سخيفاً جداً.

16:10

أعني، ماذا يجري على "

16:11

ريديت"؟ يا لكم من

16:13

غريبي الأطوار الذين

16:14

يرتدون قبعات فيدورا،

16:15

يا إلهي. لماذا؟ هذا

16:17

اليوم قد يكون واحداً

16:18

من أعظم الأيام

16:19

الفاصلة في تاريخ

16:21

الرياضيات، ومن يدري

16:22

ما هي التداعيات

16:23

المترتبة على ذلك، وما

16:24

الذي سيحدث فعلياً

16:26

خلال العامين

16:27

المقبلين بسبب ما بدأ

16:28

اليوم. وحتى أنك لا

16:29

تستطيع الحديث عن هذا

16:31

في مجتمع الرياضيات.

16:33

لكنني أعتقد حقاً أنه

16:34

يمكننا كمهووسين

16:35

بالبرمجيات أن نتعلم

16:36

الكثير من مجتمع

16:38

الرياضيات، فهم يرون

16:39

الذكاء الاصطناعي،

16:40

ويدركون فوراً

16:41

المشكلة الجوهرية لما

16:43

سيحدث للمبتدئين. هذا

16:44

هو الأمر الذي سارع

16:46

تيرينس تاو للإشارة

16:47

إليه، وهو أن

16:48

الاكتشافات والتقدم

16:49

في الرياضيات يجب أن

16:51

تحفز الجيل القادم

16:52

وتعدهم لتولي

16:53

المسؤولية والمضي

16:55

أبعد مما وصل إليه

16:56

أسلافهم. أعلم أننا

16:57

نعيش في وقت غريب، لأن

16:59

هناك نوعاً من

17:00

الافتقار إلى الحماس

17:01

تجاه المكتبات

17:02

والأشياء الرائعة. ما

17:04

زلت أرى بعض المبرمجين

17:05

التقليديين، أولئك

17:06

الذين يكتبون الأكواد

17:08

بأيديهم، يبنون أشياء

17:09

رائعة حقاً، ويدفعون

17:10

بالكثير من الأمور

17:12

التي لولاهم لما تقدمت

17:13

. لذا، كيف يمكنك،

17:15

بصفتك مبتدئاً،

17:16

اكتساب هذه المعرفة؟

17:18

آمل حقاً أن تبذل

17:19

الوقت والجهد لتعلم

17:20

هذه المفاهيم بعمق،

17:22

حتى وإن لم تكن يداك

17:23

على لوحة المفاتيح

17:25

بقدر ما ينبغي، أو

17:26

بقدر ما كان عليه

17:27

الحال قبل بضع سنوات.

17:29

لأنه تماماً كما هو

17:30

الحال في الرياضيات،

17:31

لا يزال العالم بحاجة

17:32

إلى جيل قادم يفهم هذه

17:33

الأمور، وأعتقد أنها

17:34

غاية تستحق العناء.

17:35

الاسم هو نظام الأعداد

17:37

الأولية.

Interactive Summary

Ask follow-up questions or revisit key timestamps.

يتناول الفيديو حالة الجدل القائمة في مجتمع الرياضيات حول استخدام الذكاء الاصطناعي (مثل نماذج OpenAI) في حل المسائل الرياضية المعقدة. يتم تسليط الضوء على المخاوف من أن الحلول الآلية، رغم كفاءتها في الحساب، تفتقر إلى الفهم العميق والجمال الذي يميز الرياضيات، وتخلق تحديات أمام الأجيال القادمة من علماء الرياضيات الذين قد يفقدون دافع التعلم والاكتشاف. كما يقارن الفيديو بين نهج الرياضيات في البحث عن براهين أنيقة ومنظورات جديدة، وبين نهج الذكاء الاصطناعي الذي يركز على النتائج الحسابية البحتة، داعياً المبرمجين والعلماء إلى عدم التخلي عن الفهم العميق للمفاهيم مقابل السرعة في الحل.