أعلنت OpenAI مؤخرًا أن نموذج الذكاء الاصطناعي لديها حلّ فرضية الزمن الأسي، المعروفة اختصارًا بالإنجليزية ETH، وهي فرضية ظلت قائمة لأكثر من عشرين عامًا في علوم الحاسوب، ولا علاقة لها بإيثيريوم.

تتناول هذه الفرضية مدى صعوبة المسائل التي يصعب حسابها على نحو خاص، وتستشهد بمسألة الإرضاء المنطقي (SAT) مثالًا: إذا أُعطيت مجموعة من الشروط المنطقية، فهل يوجد تعيين للقيم يجعل جميع الشروط صحيحة في الوقت نفسه؟

عندما يكبر حجم المسألة، لا تكاد أفضل الطرق المعروفة تفعل سوى تجربة الإجابات المحتملة واحدة تلو الأخرى، فيما يزداد الوقت اللازم أسيًا مع حجم المسألة.

إذا دُحضت فرضية الزمن الأسي، فهذا يعني أن ثمة، من الناحية النظرية، حلولًا أفضل لبعض المسائل التي يُعتقد أن حلها بسرعة أكبر يكاد يكون مستحيلًا.

إذا صمدت هذه النتيجة في نهاية المطاف أمام مراجعة الخبراء، فستقوّض فرضية الزمن الأسي مباشرةً.

في ما يتعلق بما كشفته OpenAI مؤخرًا، فإن ما يهمني أكثر هو ما إذا كان بالإمكان التحقق من الشروط الواردة في النص الأصلي، لا الاكتفاء باستنتاجات متفائلة أو متشائمة. ما يُسجَّل هنا هو تفسير جهة ما وحكمها، ولا ينبغي التعامل مع الآراء على أنها تغييرات في السياسات حدثت بالفعل أو نتائج مستقبلية مؤكدة.

سأقارن لاحقًا شروط المراقبة الواردة في النص الأصلي بالبيانات الفعلية بندًا بندًا؛ فإذا لم تتحقق الشروط، أو اتجه المسار عكس الافتراض، فستكون هناك حاجة إلى إعادة تقييم هذا التفسير. هل توافق على الشروط الواردة في النص الأصلي، أم لديك أدلة مضادة تفسر المسار على نحو أفضل؟
$ETH

#ETH