أصدرت شركة OpenAI النتائج الأولية لـ أسترا، نموذج الذكاء الاصطناعي التالي لديهمأحرزت الشركة تقدماً في حلّ عشر مسائل مفتوحة في الرياضيات وعلوم الحاسوب النظرية. ووفقاً للشركة، ظلت بعض هذه المسائل دون حلّ لأكثر من عقد من الزمان دون أي تقدم يُذكر. وقد أثار هذا الإعلان، الذي نُشر في الأول من أغسطس/آب 2026، حماساً كبيراً في الأوساط العلمية، على الرغم من أن العديد من الباحثين يدعون إلى توخي الحذر ريثما تتم مراجعة النتائج من قِبل خبراء مستقلين.
ما يميز هذا الإعلان عن غيره من الإعلانات المماثلة هو أن لم تنشر OpenAI النتائج فحسب، بل نشرت أيضًا العروض التوضيحية الرسمية. في نظام التحقق المرن، يُمكّن هذا النظام أي عالم رياضيات من التحقق تلقائيًا من صحة الحجج. علاوة على ذلك، قدّمت الشركة تفاصيل عملية الاكتشاف، بما في ذلك 249 صفحة من الحجج و62 صفحة من الملاحظات المُبرّرة، مما يوفر شفافية استثنائية في هذا النوع من التواصل.
المشكلات العشر وأهميتها
تتناول سلسلة أسترا مسائل متنوعة للغاية في الرياضيات الحديثة. ومن بينها: دحض فرضية كونز بشأن الصلابةلهذه النتيجة تأثير كبير على جبر المؤثرات، ويُعدّ البناء الصريح للمجموعات غير السوفية مسألة أساسية في نظرية المجموعات. كما تمّ التوصل إلى حدود عليا جديدة لتعبئة الكرات في الأبعاد العالية، وهي مشكلة لها تطبيقات مباشرة في نظرية المعلومات ورموز تصحيح الأخطاء.
في مجال التوافقية، حلت أسترا ثلاث مسائل طرحها عالم الرياضيات المجري بول إيردوس: المسائل 146 و180 و183. وقد وصف الخبير توماس بلوم المسألة الأخيرة، المتعلقة بأعداد رامزي متعددة الألوان، بأنها "الأكثر إثارة للدهشة في القائمة بأكملها". وتشمل الإنجازات الأخرى حدودًا دنيا جديدة للدوائر الحسابية، ونظرية التكرار المتوازي للألعاب الكمومية، ونتائج حول صعوبة تقريب مسألة أقرب متجه، ذات صلة بالتشفير ما بعد الكمومي.
التكلفة والمنهجية
كشفت شركة OpenAI أن بلغت التكلفة الإجمالية للرموز المستخدمة لإيجاد هذه الحلول حوالي 2.000 دولار.بحسب أسعار واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بشركة Sol، لا يشمل هذا الرقم تدريب النموذج أو عمل الباحثين البشريين. جمعت العملية بين توليد الحجج بواسطة Astra ومدخلات الخبراء التي ساعدت في تحويل تلك الحجج إلى مخطوطات واضحة، ومن ثم إلى شهادات Lean قابلة للتحقق تلقائيًا.
يُعدّ التوثيق الرسمي أساسياً في منهجية لين: فهو يسمح لأي شخص لديه إمكانية الوصول إلى البرنامج بالتحقق خطوة بخطوة من صحة العرض التوضيحي منطقياً. ومع ذلك، لا يزال يتعين على علماء الرياضيات التحقق من أن التعريفات والافتراضات المستخدمة تتوافق مع المشكلة الأصلية.هذا أمر لا تستطيع الآلة القيام به بمفردها. وقد أعلنت OpenAI مسؤوليتها عن تصحيح العمل، لكنها لم تحدد أي جهة مستقلة قامت بتقييم النتائج العشر علنًا.
مقارنة مع ديب بلو والحذر اللازم
قارنت العديد من وسائل الإعلام هذا الإنجاز بفوز ديب بلو على غاري كاسباروف عام 1997، لكن الخبراء يشيرون إلى أن الرياضيات أكثر تعقيداً من الشطرنجفي الألعاب، تكون النتيجة فورية؛ أما في الرياضيات، فقد يتطلب البرهان شهورًا من مراجعة الأقران قبل قبوله. علاوة على ذلك، فإن برنامج أسترا غير متاح للعموم، لذا لا يستطيع الباحثون الخارجيون إعادة إنتاج العملية أو تحديد معدل فشل النموذج.
سبق لشركة OpenAI أن واجهت تجارب حيث تبين أن نتائج بدت صحيحة كانت خاطئة بعد مراجعتها من قبل الخبراء. ففي فبراير 2026، قدمت الشركة حلولاً لتحدي البرهان الأول، ثم اعترفت لاحقاً بأن أحدها كان خاطئاً. لذلك، يصر المجتمع العلمي على أن هذه التطورات العشرة يجب التعامل معها على أنها واعدة، ولكن ليس على أنها نهائية.إلى أن يتم التحقق منها بشكل مستقل.
في أوروبا، أبدى باحثون من جامعات مرموقة مثل جامعة مدريد التقنية وجامعة كامبريدج اهتمامًا بتحليل شهادات Lean التي نشرتها OpenAI. وتفتح إمكانية تعاون الذكاء الاصطناعي في توليد معارف رياضية جديدة نقاشًا حول دور العلماء في المستقبل، مع أن الشركة تؤكد أن التحقق من صحة النتائج ووضعها في سياقها سيظلان يعتمدان على الخبراء لسنوات عديدة قادمة.
مع ذلك، يُمثل إعلان أسترا نقطة تحول: لم يعد الذكاء الاصطناعي مقتصراً على حل المشكلات ذات الإجابات المعروفة، بل بدأ يطرح حججاً مبتكرة حول مسائل في طليعة المعرفة. قد لا تأتي لحظة "ديب بلو" الحقيقية في الرياضيات بنتيجة مبهرة واحدة، بل تدريجياً، مع تحول هذه النماذج إلى شركاء قادرين على استكشاف آلاف المسارات وصياغة نتائج لم يسبق لأي باحث اختبارها.
