في تجربة غير عادية جمعت بين الفلسفة القديمة والذكاء الاصطناعي الحديث، وضع علماء من جامعة كامبريدج نظام ChatGPT أمام لغز رياضي عمره 2400 عام يعود إلى زمن أفلاطون. النتيجة لم تكن مجرد إجابة صحيحة أو خاطئة، بل كشفت سلوكاً "يشبه المتعلم" أثار دهشة الباحثين وفتح الباب لأسئلة جديدة حول طريقة تفكير الآلات.
لغز أفلاطون ومسألة مضاعفة المربع
تعود المعضلة إلى محاورات أفلاطون نحو عام 385 قبل الميلاد، حين طلب سقراط من أحد التلاميذ مضاعفة مساحة مربع مرسوم أمامه. أخطأ التلميذ بمضاعفة طول الأضلاع، في حين أن الحل الصحيح يقوم على رسم مربع جديد طول ضلعه مساوٍ لقطر المربع الأول. هذه المسألة أصبحت محور نقاش فلسفي طويل حول مصدر المعرفة: هل هي كامنة في العقل الإنساني أم تُكتسب بالتجربة والتعلم؟
اختبار ChatGPT وقدرته على الاستنتاج
ووفقاً لموقع "livescience" اختار الباحثون هذه المسألة لأنها غير بديهية، ولأن احتمال وجود حلها في بيانات تدريب ChatGPT منخفض جدًا. وبذلك، فإن وصول النظام إلى الحل من تلقاء نفسه يشير إلى قدرته على الاستنتاج والتوليد، وليس مجرد استدعاء معلومات محفوظة، لكن المفاجأة جاءت عندما طُلب من ChatGPT مضاعفة مساحة مستطيل باستخدام نفس المنطق، فكانت الإجابة خاطئة، مؤكدة أنه "لا يوجد حل هندسي"، بينما أكد الباحثان نِداف ماركو وأندرياس ستليانيدس أن الحل موجود فعليًا، ما يشير إلى أن النظام كان "يرتجل" كما يفعل المتعلمون عند مواجهة مسائل جديدة.
ماركو أوضح: "عندما نواجه مشكلة جديدة، نستخدم خبراتنا السابقة لتجريب حلول ممكنة. ChatGPT تصرف بطريقة مشابهة، كأنه متعلم يضع فرضيات خاصة به". وربط الباحثان هذا السلوك بمفهوم تربوي معروف باسم منطقة النمو القريبة (Zone of Proximal Development)، أي الفجوة بين ما يعرفه المتعلم وما يمكنه أن يعرفه بتوجيه مناسب، مشيرين إلى أن النظام طبق هذا المفهوم بشكل تلقائي.
اقرا أيضاً.. ذكاء جوجل الاصطناعي ينتزع الميداليات الذهبية من أبطال الرياضيات
تحديات "الصندوق الأسود" في الذكاء الاصطناعي
ورغم أن النتائج لافتة، حذر الفريق من المبالغة في تفسيرها، مؤكدين أن سلوك ChatGPT لا يعني أنه "يفكر" كالبشر، لكنه يسلط الضوء على طبيعة "الصندوق الأسود" في الذكاء الاصطناعي، حيث تبقى آلية الوصول إلى الحلول غير مرئية. وأوصوا بضرورة تعليم الطلاب تقييم البراهين التي يولدها الذكاء الاصطناعي، بدلاً من اعتبارها صحيحة بالضرورة، لتصبح هذه المهارة جزءاً أساسياً من مناهج الرياضيات.
اقرأ أيضاً.. "AlphaEvolve" يفك شيفرات رياضية أعجزت البشر لعقود!
آفاق مستقبلية للذكاء الاصطناعي في التعليم
هذه التجربة تطرح تساؤلات مهمة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي في حل المسائل الرياضية: هل ستتمكن النماذج الأحدث من معالجة مسائل أكثر تعقيدًا؟ وهل يمكن دمجها مع أنظمة هندسية أو برمجيات لإثبات النظريات وخلق بيئة تعليمية تفاعلية تشبه ما يقدمه المعلمون في الفصول الدراسية؟
في النهاية، وصف الباحثون سلوك ChatGPT بأنه "شبيه بالمتعلم"، ما يغير الطريقة التي ننظر بها إلى الذكاء الاصطناعي: ليس مجرد مخزن للبيانات، بل شريك في رحلة الاكتشاف، يتعثر أحيانًا لكنه يقترب خطوة إضافية نحو التفكير الإنساني.
إسلام العبادي(أبوظبي)