من خلال التعاون مع الخبراء في 18 مشكلة بحثية، ساعدت النسخة المتقدمة من Gemini Deep Think في حل الاختناقات طويلة الأمد عبر الخوارزميات، والتعلم الآلي والتحسين التوافقي، ونظرية المعلومات، والاقتصاد. تشمل النقاط البارزة في بحثنا “تسريع البحث باستخدام الجوزاء” (أرقام الأقسام المقابلة في الورقة):
- عبور الحدود الرياضية لألغاز الشبكة: لقد تباطأ التقدم في مشاكل علوم الكمبيوتر الكلاسيكية مثل “Max-Cut” (تقسيم الشبكات بكفاءة) و”Steiner Tree” (ربط النقاط عالية الأبعاد). كسر الجوزاء كلا الجمودين من خلال التفكير خارج الصندوق. لقد حلت هذه الألغاز الخوارزمية المنفصلة عن طريق سحب أدوات متقدمة – مثل نظرية كيرزبراون، ونظرية القياس، ونظرية ستون-فايرستراس – من فروع غير مرتبطة تمامًا بالرياضيات المستمرة. انظر القسمين 4.1 و4.2.
- تسوية تخمين عمره عقد من الزمان في تحسين الوحدات الفرعية عبر الإنترنت: اقترحت ورقة نظرية عام 2015 قاعدة تبدو واضحة لتدفقات البيانات: إن عمل نسخة من عنصر قادم يكون دائمًا أقل قيمة من مجرد نقل الأصل. كافح الخبراء لمدة عقد من الزمن لإثبات ذلك. صممت شركة جيميني نموذجًا مضادًا اندماجيًا محددًا للغاية مكونًا من ثلاثة عناصر، مما أثبت بدقة أن الحدس البشري طويل الأمد خاطئ. انظر القسم 3.1.
- تحسين التعلم الآلي: عادةً ما يتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي لتصفية الضوضاء من المهندسين ضبط “عقوبة” رياضية يدويًا. ابتكر الباحثون تقنية جديدة تقوم بذلك تلقائيًا، لكنهم لم يتمكنوا من تفسير السبب رياضيًا. قام جيميني بتحليل المعادلات وأثبت نجاح الطريقة من خلال توليد “عقوبة تكيفية” خاصة به سرًا أثناء الطيران. انظر القسم 8.3.
- الارتقاء بالنظرية الاقتصادية للذكاء الاصطناعي: “مبدأ الوحي” الأخير لبيع الرموز المميزة لتوليد الذكاء الاصطناعي بالمزاد العلني لم يعمل رياضيًا إلا عندما كانت العطاءات مقتصرة على أرقام منطقية. إن توسيع المجال ليشمل أرقامًا حقيقية مستمرة يبطل البرهان الأصلي. استخدمت جيميني طبولوجيا متقدمة ونظرية النظام لتوسيع النظرية، واستيعاب ديناميكيات المزاد المستمرة في العالم الحقيقي. انظر القسم 8.4.
- فيزياء الأوتار الكونية: يتطلب حساب إشعاع الجاذبية الناتج عن الأوتار الكونية إيجاد حلول تحليلية للتكاملات الصعبة التي تحتوي على “التفردات”. وجدت جيميني حلاً جديدًا باستخدام كثيرات حدود جيجنباور. وهذا يمتص بشكل طبيعي المتفردات، مما يؤدي إلى انهيار سلسلة لا نهائية إلى شكل مغلق، مجموع محدود. انظر القسم 6.1.
وتغطي النتائج مجالات متنوعة – من نظرية المعلومات والتعقيد إلى التشفير وتصميم الآليات – وتوضح كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتغيير الأبحاث بشكل أساسي. لمزيد من التفاصيل، راجع ورقتنا.
وبالنظر إلى سلسلة النشر السلسة التي تعتمد على المؤتمرات في علوم الكمبيوتر، فإننا نصف هذه النتائج من خلال مسار أكاديمي، وليس من خلال تصنيف صارم. يستهدف حوالي نصفها مؤتمرات قوية – بما في ذلك قبول ICLR ’26 – في حين أن معظم النتائج المتبقية ستشكل تقارير مستقبلية للمجلات. حتى عند تصحيح المسار من خلال تحديد الأخطاء (القسم 3.2) أو دحض التخمينات (القسم 3.1)، فإن هذه النتائج تسلط الضوء على قيمة الذكاء الاصطناعي كمتعاون علمي رفيع المستوى.
مستقبل التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي
بناءً على الإنجازات السابقة التي حققتها Google (1، 2، 3، 4، 5)، يوضح هذا العمل أن نماذج الأساس العامة – المدعومة بسير عمل الاستدلال المنطقي – يمكن أن تكون بمثابة رفيق علمي قوي.
بتوجيه من خبراء الرياضيات والفيزياء وعلماء الكمبيوتر، أثبت وضع Gemini Deep Think فائدته في المجالات التي تعتبر فيها الرياضيات المعقدة والمنطق والاستدلال أمرًا أساسيًا.
نحن نشهد تحولا أساسيا في سير العمل العلمي. مع تطور برج الجوزاء، فإنه يعمل بمثابة “قوة مضاعفة” للفكر البشري، حيث يتعامل مع استرجاع المعرفة والتحقق الدقيق حتى يتمكن العلماء من التركيز على العمق المفاهيمي والتوجيه الإبداعي. سواء أكان تحسين البراهين، أو البحث عن أمثلة مضادة، أو ربط المجالات المنفصلة، أصبح الذكاء الاصطناعي متعاونًا قيمًا في الفصل التالي من التقدم العلمي.
شكر وتقدير
نشكر مجتمع خبراء الرياضيات والفيزياء وعلماء الكمبيوتر على مساعدتهم ونصائحهم في هذا المشروع
كان هذا المشروع عبارة عن تعاون واسع النطاق عبر Google ويعود نجاحه إلى الجهود المشتركة للعديد من الأفراد والفرق. قاد ثانج لونج ووهاب ميروكني اتجاهات البحث الشاملة بخبرات فنية عميقة من توني فينج وديفيد وودروف.
مؤلفو الورقة الأولى “نحو أبحاث الرياضيات المستقلة” هم: توني فنغ، تريو إتش ترينه، غاريت بينغهام، داوسن هوانغ، يوري تشيرفوني، جونهيوك جونغ، جونكيونغ لي، كارلو باجانو، سانغ هيون كيم، فيديريكو باسكوالوتو، سيرجي جوكوف، جوناثان إن لي، جونسو كيم، كايينغ هو، غولناز غياسي، يي تاي، ياغوانغ لي، تشينكاي كوانغ، يوان ليو، هانزاو (ماجي) لين، إيفان زيران ليو، نيغاما ناياكانتي، شياومنغ يانغ، هينغ تزي تشينغ، ديميس هاسابيس، كوراي كافوكوغلو، كووك في. لي، ثانغ لونغ. نشكر الخبراء التالية أسماؤهم على تعليقاتهم ومناقشاتهم حول العمل: جارود ألبر، كيفن باريتو، توماس بلوم، سوراف تشاترجي، أوتيس تشودوش، مايكل هاتشينغز، سيونغبين جيون، يونغبيوم جين، إيدن يوشان جونغ، جيوون كانغ، جيمين كيم، فيكوسلاف كوفاتش، دانييل ليت، سيبريان مانوليسكو، منى ميرلينغ، أوغستين مورينو، كارل شيلدكراوت، يوهانس شميت، إنسوك سيو، جايهيون سيو، تيرينس تاو، تشينج تشيانج تساي، رافي فاكيل، زيوي يون، شينغتونغ تشانغ، وي تشانغ، يوفي تشاو.
مؤلفو الورقة الثانية بعنوان “تسريع البحث العلمي باستخدام الجوزاء: دراسات الحالة والتقنيات الشائعة” هم ديفيد ب. وودروف، فنسنت كوهين أداد، لاليت جاين، جيمينغ ماو، سونغ زو، محمد حسين باتيني، سيمينا برانزي، مايكل بي برينر، لين تشين، ينغ فنغ، لانس فورتناو، غانغ فو، زي غوان، زهرة حديزاده، محمد ت. هاجياغاي، مهدي جعفري، رافيز، عادل جافانمار، كارثيك سي إس، كين إيتشي كاواراباياشي، رافي كومار، سيلفيو لاتانزي، إيوونغ لي، يي لي، إيوانيس باناجياس، ديميتريس باباراس، بنيامين برزيبوكي، برناردو سوبيركاسو، أولا سفينسون، شايان تاهيريجام، شوان وو، إيلون يوغيف، مرتضى. زاد مقدم، سامسون تشو، يوسي ماتياس، جيف دين، جيمس مانيكا، وهاب ميروكني. تتضمن هذه القائمة باحثي Google الذين يقومون ببناء المنطق الفاعل فوق الجوزاء، والمتعاونون الخبراء الأكاديميون لدينا الذين يتحققون من الجوزاء ويتعاونون معه. كما نشكر كورينا كورتيس على مراجعتها الدقيقة للورقة.
نحن ممتنون للدعم التأسيسي من بقية أعضاء فريق DeepThink: أنيرود باديبودي، مايكل برينر، إيرين كاي، كريستين تشيافولو، بول كوفينجتون، رومين دانجوفسكي، تشينجي جو، هوان غوي، فيهان جاين، راجيش جايارام، ملفين جونسون، روزماري كي، ماسيج كولا، نيت كوشمان، جين لابانوفسكي، ستيف لي، بول مورينو، سيدهارث. مودجال، ويليام نيلسون، أدا ماكسوتاج أوفلازر، ساهيتيا بوتلوري، نافنيت بوتي، شوبها راجفيندرا، جيمس روجفين، سياماك شاكيري، أرتشيت شارما، شينينغ سونغ، موكوند سونداراراجان، تشيجون تان، زاك تساي، إريك وانغ، ثيوفان ويبر، ويني شو، زيتشينغ شو، جونوين ياو، شونيو ياو، آدامز. يو وليجون يو وهونغلي تشوانغ.
نود أن نشكر فريق Gemini لما بعد التدريب على بناء النموذج التأسيسي للتفكير العميق: أراش أحمديان، أنكيش أناند، تشارلز تشين، يونج تشينج، كيدار دامدير، فيليب فرانكين، جاستن جيلمر، إيلينا غريبوفسكايا، لوهينج هي، يانجسيبو هوانج، ريشاب جوشي، أجاي كانان، أرفيند كانان، جوانجدا لاي، روبرت ليلاند، هانزاو (ماجي) لين، ينججي مياو، برايس بيتريني، كوربين كويك، فيكاش سيهواج، يوي سونج، براناف تالوري، أنكور تالي، جورج تاكر، مايكل فوزنيسينسكي، مانيش ريدي فويورو، ييمينغ وانغ، جينليانغ وي، تشياو تشانغ، يوان تشانغ، زيزاو تشانغ.
نشكر كووك لو، كوراي كافوكوجلو، ديميس هاسابيس، جيمس مانيكا، يوسي ماتياس، وجيف دين لرعاية هذا المشروع.
أخيرًا وليس آخرًا، نشكر ديفي ثكار، وآدم براون، وفيناي راماسيش، وأليكس ديفيز، وتوماس هوبيرت، وأوجيني رايفز، وبوشميت كوهلي، وبينوا شيلينغز على تعليقاتهم ودعمهم للمشروع.
