Scott Aaronson يحقق تقدماً بارزاً في نظرية الكم بمساعدة GPT-5
نشر العالم Scott Aaronson من جامعة تكساس في أوستن دراسة رائدة في تعقيد الكم، مستفيداً من نموذج الذكاء الاصطناعي GPT-5-Thinking لحل تحديات رياضية معقدة.
تفاصيل الخبر
في الورقة البحثية، أظهر Scott Aaronson وزميله فريك ويتيفين أن محاولات تقليل الخطأ في Quantum Merlin-Arthur (QMA)—النسخة الكمومية لـ NP—لا يمكن أن تتجاوز حد الخطأ الثنائي الأسي.
أهم ما جاء في البحث:
- واجه الباحثان تحدياً في تحليل أكبر قيمة ذاتية لمصفوفة Hermitian E(θ)، حيث كل عنصر عبارة عن متعدد حدود مثلثي في المعامل θ.
- لجأ آرونسون إلى GPT-5-Thinking، الذي اقترح دراسة أثر المصفوفة المعكوسة عند λ = 1، ما سمح بتقييم دالة نسبية في θ بدرجة يمكن التحكم فيها.
- ساهمت هذه الخطوة التقنية في تحقيق تقدم كبير، واعتبرها آرونسون بمثابة تعاون مع طالب دراسات عليا، حيث وصف اقتراح الذكاء الاصطناعي بـ “الذكي والواضح بعد المراجعة”.
هذه التجربة تُبرز الدور المتطور للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، خصوصاً في المجالات النظرية المعقدة، مع التأكيد على أهمية الإشراف البشري والتكرار المنهجي لضمان دقة النتائج.
الأهداف المستقبلية
يسعى هذا النوع من التعاون إلى:
- تعزيز دور الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات الرياضية المعقدة.
- تسريع التقدم البحثي في مجالات نظرية الكم وتعقيد الحوسبة.
- توفير أدوات دعم للباحثين في استكشاف أفكار مبتكرة يصعب الوصول إليها تقليدياً.
- استكشاف سبل دمج الذكاء الاصطناعي في الأبحاث العلمية النظرية بشكل أكثر أماناً وفاعلية.
تبرز هذه الدراسة من Scott Aaronson أهمية الذكاء الاصطناعي كمساعد بحثي في مجالات نظرية متقدمة، مما يمهد الطريق لمستقبل يتكامل فيه العلماء مع النماذج الذكية لتجاوز حدود المعرفة التقليدية.
