🤖 فیزیک، در آستانه‌ی چیزی تازهطی پنج سال گذشته اتفاقی افتاده که کمتر کسی پیش‌بینی‌اش را کرده بود. م

🤖 فیزیک، در آستانه‌ی چیزی تازهطی پنج سال گذشته اتفاقی افتاده که کمتر کسی پیش‌بینی‌اش را کرده بود. مدل‌های زبانی بزرگ از سطحی که به‌سختی می‌شد جمله‌ی درست از آن‌ها گرفت، رسیده‌اند به جایی که در ریاضیات پژوهشی نتیجه‌ی تازه تولید می‌کنند. بیایید ببینیم دقیقاً چه شد، چه چیزی واقعاً ثابت شده، و چه چیزی هنوز نشده.📈 اول، سهم فیزیک‌دان‌هامشهورترین سهم فیزیک‌دان‌ها در این ماجرا همان چیزی بود که در آن استادند: قانون مقیاس‌بندی. سال ۲۰۲۰ کشف شد که اگر محاسبات بیشتری خرج آموزش یک شبکه‌ی عصبی کنی، عملکردش به شکل قابل پیش‌بینی بهتر می‌شود؛ یک خط راست روی نمودار لگاریتمی. هیچ قانون طبیعی نمی‌گفت باید چنین باشد، ولی تجربه نشان داد هست. همین نمودار ساده بود که سرمایه را به این حوزه سرازیر کرد و «عصر مقیاس‌بندی» را شروع کرد.نکته‌ی کمتر شناخته‌شده این است که پیشرفت خود تراشه‌ها عامل سوم و کم‌اثرترین بخش ماجرا بوده. عامل دوم، خرید همان تراشه‌ها در مقیاس عظیم بوده. و عامل اول، مهم‌تر از هر دو، پیشرفت الگوریتمی بوده؛ یعنی نبوغ انسانی در اینکه چطور این ماشین‌ها را بهتر بسازیم.📉 مرگ پیاپی معیارهاالگوی تکرارشونده‌ی این سال‌ها این بوده که هر معیار سنجشی ساخته می‌شود، ابتدا بیش از حد سخت است و چند سال بعد بیش از حد آسان.▪️ ریاضی دبیرستان: در ۲۰۲۱ بهترین مدل‌ها حدود ۶٪ می‌گرفتند، یعنی چیزی نزدیک به حدس تصادفی. مشکل محاسبه نبود؛ ماشین‌حساب دهه‌هاست درصد می‌گیرد. مشکل فهمیدن صورت مسئله بود. طی چهار سال این معیار کاملاً اشباع شد.▪️ سؤالات سطح دکترا: معیاری که متخصصان دارای دکترا در آن حدود ۷۰٪ می‌گیرند. تا اوایل ۲۰۲۴ مدل‌ها در حد حدس تصادفی بودند و طی دو سال از سطح متخصص انسانی عبور کردند.▪️ المپیاد جهانی ریاضی: تا همین اواخر، این را مرزی می‌دانستند که ماشین از آن رد نمی‌شود، چون حل مسائلش خلاقیت واقعی می‌خواهد نه بازیابی حافظه. تیر ۱۴۰۴، مدل Gemini Deep Think گوگل دیپ‌مایند پنج مسئله از شش مسئله را کامل حل کرد و ۳۵ امتیاز از ۴۲ گرفت؛ دقیقاً حد نصاب مدال طلا. مدلی از OpenAI هم در همان شرایط به همان نتیجه رسید. رئیس المپیاد گفت راه‌حل‌ها شفاف و دقیق و بیشترشان به‌راحتی قابل پیگیری بودند.آن سال فقط ۶۷ نفر از ۶۳۰ شرکت‌کننده‌ی انسانی طلا گرفتند. و نکته‌ی مهم این بود که سال قبلش، سیستم‌های AlphaProof و AlphaGeometry برای رسیدن به نقره باید مسائل را به زبان صوری Lean ترجمه می‌کردند و تا سه روز وقت می‌گرفتند؛ ولی این‌بار کار تماماً به زبان طبیعی و در همان ۴.۵ ساعت مسابقه انجام شد.🧠 ولی آیا فقط حفظ کرده‌اند؟این ایراد جدی است و پاسخ تجربی دارد. روش سنجش این است که مسائل تازه‌ای می‌سازند که شبیه معیار هستند ولی در اینترنت وجود ندارند. اگر مدل صرفاً حفظ کرده باشد، عملکردش باید سقوط کند؛ ولی در مدل‌های معتبر تفاوت چندانی دیده نمی‌شود.با این حال ضعف‌های عجیبی هم هست. معمای معروفی وجود دارد که در آن پدر در تصادف کشته می‌شود و جراح می‌گوید نمی‌توانم عمل کنم چون او پسرم است؛ جواب این است که جراح مادر بچه است. حالا اگر نسخه‌ی دستکاری‌شده‌ای بدهید که در آن از همان اول تصریح شده جراح پدر بچه است، مدل باز هم جواب استاندارد را می‌دهد. یعنی به الگویی که هزاران بار دیده می‌چسبد. این ضعف علاج‌ناپذیر نیست، ولی امضای شیوه‌ی آموزش این سیستم‌هاست.🔬 و بعد، نتیجه‌ی پژوهشی واقعیهمه‌ی موارد بالا مسائلی بودند که جوابشان از پیش وجود داشت. ولی خرداد ۱۴۰۵ اتفاق متفاوتی افتاد.یکی از مدل‌های داخلی OpenAI حدس فاصله‌ی واحد اردوش را رد کرد؛ مسئله‌ای از هندسه‌ی گسسته که پل اردوش در ۱۹۴۶ مطرح کرده بود و هشتاد سال باز مانده بود. دقت کنید که مدل آن را اثبات نکرد، بلکه نقض کرد: نشان داد آرایش‌هایی از نقاط وجود دارند که از سقف حدس‌زده‌شده عبور می‌کنند. و این کار را با وارد کردن ابزارهایی از نظریه‌ی اعداد جبری انجام داد، یعنی شاخه‌ای که برای هدف کاملاً متفاوتی ساخته شده بود.ادعا هم روی حرف شرکت نماند. همان روز، نُه ریاضی‌دان مقاله‌ای منتشر کردند و استدلال را وارسی کردند. تیموتی گاورز، برنده‌ی مدال فیلدز، نوشت که این نتیجه بی‌تردید یک نقطه‌ی عطف در ریاضیات هوش مصنوعی است و اگر انسانی این مقاله را به معتبرترین مجله‌ی ریاضی فرستاده بود و از او نظر می‌خواستند، بدون تردید پذیرشش را توصیه می‌کرد. اضافه کرد که هیچ اثبات تولیدشده توسط هوش مصنوعی تا پیش از این به این سطح نزدیک نشده بود.چیز جالبی هم در تحلیل‌های بعدی مطرح شد. ریاضی‌دان‌ها گفته‌اند بیشتر تلاش انسانی این هشتاد سال صرف اثبات حدس شده بود، نه رد کردنش، چون همه گمان می‌کردند اردوش درست می‌گوید. و آن مسیر طولانی و خسته‌کننده‌ای که به نقض ختم شد، مسیری بود که یک انسان بدون نشانه‌ای از موفقیت بعید بود دنبالش کند. مزیت ماشین اینجا هوش بیشتر نبود؛ محاسبه‌ی متفاوت هزینه‌ی آزمون و خطا بود.⚖️ حالا صادقانه، مرزها کجاست؟چیزی که کار نمی‌کند این است که به مدل بگویید نظریه‌ی تازه‌ای از گرانش کوانتومی بساز. جوابی می‌دهد که ارزش خواندن ندارد. ضعف‌های ساختاری فعلی مشخص‌اند: عاملیت پایین، یادگیری کند، ضعف در برنامه‌ریزی بلندمدت، و ضعف در تصحیح خطای خود. همه‌ی این‌ها بهتر شده‌اند، ولی هیچ‌کدام حل نشده‌اند.الگوی نتایج هم گویاست. بیشتر موفقیت‌ها در مسائلی بوده که وقتی ایده‌ی کلیدی پیدا شود، اثبات نسبتاً کوتاهی دارند. مسائلی که نیازمند ساخت‌وساز طولانی یا بینش ساختاری عمیق‌اند، همچنان بیرون از دسترس مانده‌اند.در مقابل، چیزهایی که همین امروز کار می‌کنند کم نیستند. معلمی که همه‌ی کتاب‌های درسی را خوانده، ساعت سه بامداد بیدار است و سوءتفاهم شما را رفع می‌کند بدون اینکه قضاوتتان کند. دستیار برنامه‌نویسی که دیگر اسم دستیار برازنده‌اش نیست. جست‌وجوی معنایی در ادبیات علمی. و شریک ایده‌پردازی که گاهی زیادی هم مطمئن است.و یک مزیت ساختاری: آموزش یک دانشجو دهه‌ها طول می‌کشد و برای هر نفر باید از نو تکرار شود. آموزش یک مدل هم گران است، ولی یک‌بار انجام می‌شود و بعد می‌شود بی‌نهایت نسخه از آن را موازی هم به کار گرفت.♟ قیاسی که ارزش فکر کردن داردشطرنج کامپیوتری چهار دوره را پشت سر گذاشت. دوره‌ی اسباب‌بازی، که صرفاً عجیب بود ماشین حرکت معقول بزند. دوره‌ی ابزار، که برای گشایش و آخر بازی به کارش می‌گرفتند. دوره‌ی سنتوری، که قوی‌ترین ترکیب جهان، استاد بزرگ به‌همراه کامپیوتر بود. و دوره‌ی فراانسانی، که در آن دخالت انسان فقط نتیجه را بدتر می‌کند.نکته‌ی مهم این است که آن نمودار وقتی به «اوج انسان» رسید، متوقف نشد. هیچ چیز خاصی در سطح بهترین انسان وجود نداشت.ولی دو نکته‌ی دیگر هم هست که معمولاً از قلم می‌افتد: بهترین شطرنج‌بازان تاریخ همین امروز زندگی می‌کنند، چون از ماشین‌ها یاد گرفته‌اند. و شطرنج هیچ‌وقت به اندازه‌ی امروز محبوب نبوده است.قیاس البته کامل نیست. شطرنج فضای بسته و قواعد معلوم دارد؛ فیزیک و ریاضیات ندارند. و همین است که این گفت‌وگو را سی سال دیرتر از شطرنج به اینجا رسانده.🔭 جمع‌بندیبعضی از کسانی که این سیستم‌ها را می‌سازند معتقدند حتی اگر پیشرفت از امروز متوقف شود، همین ابزارهای موجود کافی‌اند تا شیوه‌ی انجام فیزیک را دگرگون کنند، و پیش‌بینی می‌کنند سال‌های پیش رو عصر طلایی فیزیک باشد. این خوش‌بینی محل بحث است و باید با احتیاط با آن برخورد کرد؛ پیش‌بینی در این حوزه سابقه‌ی درخشانی ندارد، در هر دو جهت.ولی یک چیز دیگر محل بحث نیست. مرز میان «کاری که ماشین می‌تواند بکند» و «کاری که فقط انسان می‌تواند بکند»، طی پنج سال گذشته چند بار جابه‌جا شده، و هر بار در یک جهت. کسی که این ابزارها را یاد بگیرد و کسی که نگیرد، ده سال دیگر در دو مسیر متفاوت خواهند بود.🆔 @Anjoman_Elmi_Phys_sut