حلول جميلة للغز رياضي صغير

كم يبلغ عدد المثلثات الموجودة في الصورة؟

رسم للغز رياضي بسيط لإيجاد عدد المثلثات الناتجة عن تقاطع 6 خطوط
رسم للغز رياضي بسيط لإيجاد عدد المثلثات الناتجة عن تقاطع 6 خطوط
TT

حلول جميلة للغز رياضي صغير

رسم للغز رياضي بسيط لإيجاد عدد المثلثات الناتجة عن تقاطع 6 خطوط
رسم للغز رياضي بسيط لإيجاد عدد المثلثات الناتجة عن تقاطع 6 خطوط

سنتحدث عن مسألة رياضيات مثيرة للاهتمام أعدها بو شين لوه من جامعة كارنيجي ميلون الأميركية.
لغز رياضي
لا تعتمد هذه الأحجية أو اللغز على رموز غامضة. وفي الحقيقة، فإن اللغز الرياضي هذا لا يحتوي على رموز أبداً، بل يتألف من رسم بياني ومن سؤال: ما هو عدد المثلثات التي يمكن رسمها من الخطوط الستة المتقاطعة هذه؟
والأكيد عند النظر إلى هذا الرسم هو عدم وجود خطين متوازيين وعدم وجود نقاط يتقاطع فيها أكثر من خطين. والواضح أنّ التحدي هنا يكمن في إيجاد طريقة تتيح لنا احتساب الجواب، ولكن ليس عبر التعداد الدقيق لعدد المثلثات.
وأقدم هنا تلميحاً مهماً من الباحث لوه، وهو: «يتألف المثلث من ثلاثة خطوط، أي أضلاع. لذا، في حال كنا نملك ستة خطوط، يصبح السؤال: كيف يمكنني انتقاء ثلاثة من هذه الخطوط الستة الموجودة؟».
على «تويتر» وفي تعليقات المشاركين على موقع «نيويورك تايمز»، يتضح أنّ بعض القراء نجحوا سريعاً في معرفة كيفية حل المسألة لأنّهم استخدموا مبدأ التوافقيات combinatorics، وهو فرع من مادة الرياضيات يوضح عدد الطرق التي يمكن من خلالها مزج الأشياء. في المقابل، حاول قراءٌ آخرون استخدام وسيلة التعداد ولكن دون جدوى، حيث قال لوه إنّه «لا يعتقد أنّه صادف شخصاً واحداً نجح في العد».
حل المسألة
لحل المسألة، أبدأوا بالملاحظة والتدقيق: 3 خطوط في الرسم البياني ترسم مثلثاً واحداً، وواحدا فقط. ويترتب على ذلك أن إجمالي عدد المثلثات سيكون مساوياً لعدد مجموعات الخطوط الثلاثة التي يمكن اختيارها من الخطوط الستة في الرسم.
كيف تحتسبون هذه المسألة؟ اختاروا خطاً، أي خط. يحتوي الرسم على ستة خطوط، ما يعني أنكم تملكون ستة خيارات. بعدها، اختاروا خطأ آخر ليكون الجهة الثانية من المثلث. في البداية، قد تعتقدون أنّه هناك ستة خيارات من جديد، ولكنّ اختياركم لخط الجهة الأولى يعني أنّ الخيارات المتبقية هي خمسة. والأمر نفسه ينطبق على الجهة الثالثة من المثلث، فيبقى لكم أربعة خطوط لتختاروا منها.
وهكذا، يكون إجمالي عدد الطرق التي تتيح لكم اختيار جوانب المثلثات يساوي 6×5×4، أو 120. الأكيد أنّ الرسم البياني لا يحتوي على 120 مثلثاً، وهذا الرقم ناتج عن فكرة أنّ هذه المجموعات يتم عدها أكثر من مرة واحدة.
لمزيد من الوضوح، رقّموا الخطوط من 1 إلى 6، وانظروا إلى المثلث المحدد بين الخطوط 1، 2، 3. هذا المثلث هو نفسه سواء اخترتم الخط 1، ثم الخط 2، ثم الخط 3، أو الخط 1، ثم الخط 3، ثم الخط 2.
في الواقع، إنّ عدد الطرق المتوفرة لتحديد المثلثات يوازي عدد الطرق المتوفّرة لاختيار الخطوط 1، 2، 3. امزجوا الأرقام بكل التركيبات الممكنة: 123، 132، 213، 231، 312، 321، ولذا توجد 6 احتمالات. وبالطريقة نفسها، يمكنكم تحديد أي مثلث في الرسم البياني بـ6 طرق ممكنة.
والآن، قسّموا التكرار ليتبين أنّ إجمالي عدد المثلثات المرسومة بواسطة هذه الخطوط الستة هو (4×5×6)/6 أو 20. هذا هو الجواب.
وهنا تصبح الرياضيات مادة فعّالة. هذه العملية نفسها تُطبّق على أي عدد من الخطوط. ما هو عدد المثلثات التي يمكن تكوينها من سبعة خطوط غير متوازية؟ هو (5×6×7)-6 أو 35. وماذا عن 23 خطاً؟ (21×22×23)-6، أو 1771. وماذا عن 2300 خط؟ الجواب هو (2298×2299× 2300)/ 6، أو عدد كبير جداً هو 2.025.189.100.
هذه العملية الحسابية نفسها تُطبّق مهما اختلف عدد الخطوط التي تملكونها. قارنوا هذه المقاربة بالعد الشامل، الذي لا يعتبر مرهقا ومفتوحا على الخطأ فحسب، بل يفتقر أيضاً إلى إمكانية التحقّق من صحّة الجواب. تلعب الرياضيات دور الحل والمنطق في هذه المسألة. كما أنّها تكشف أنّ المسائل الأخرى بجوهرها متطابقة. ضعوا 6 كرات بألوان مختلفة في كيس كبير. اسحبوا ثلاثة منها: ما هو العدد المحتمل لمجموعات الألوان المتبقّية في الكيس؟ 20 طبعاً. هذه هي التوافقيات، وهي شديدة الفعالية في حل هذا النوع من المسائل.

جمال الرياضيات في اختزال الحساب
> تأتي هذه الطريقة مع نظريتها الخاصة لاختزال عملية الحساب، وتحتوي على الكثير من علامات التعجب. العبارة n! – تسمى بالإنجليزية «n factorial,» (مضروب n)، وعندما تقال بصوت مرتفع «أن فاكتوريال» فإنها، تصف نتاج ضرب جميع الأعداد الصحيحة من 1 وحتى n (أو بالضبط هي نتيجة ضرب بكل الأرقام من n وبتلك التي تحتn وهي n - 1، n - 2، n - 3، وهكذا إلى الأخير).
وهذا يعني أن 1! يساوي 1؛ 2! يساوي 1×2 أو 2؛ أما 3! فيساوي 1×2×3، أو 6، وهكذا.
وفي المسألة التي أعدها لوه، يمكن كتابة العملية الحسابية لعدد المثلثات كالتالي: (!3!3)-!6. أي 6x5x4x3x2x1-(3x2x1 X3x2x1)= 720-36=20.
كما يمكن كتابتها مرة أخرى على شكل (3.6)C التي تُقرأ على الشكل التالي: «6 اختر 3». تفصيلاً، هي عبارة عن شرح رياضي لعدد الطرق لاختيار 3 من 6، وتُقرأ بهذه الصيغة: C(n، r) = n!-((n–r)!r!). هذه هي المعادلة التي يحفظها الطالب، أي الاختصار الفعّال.
بمعنى آخر، إذا نسيتم الصيغة، يمكنكم تركيبها من جديد عبر تذكّر ما تريدون حله. وهنا يكمن جمال الرياضيات، أو جمال جزء منها. فالمعادلة الجيدة هي أكثر من مجرد تلاوة للقواعد؛ بل هي تعبّر عن وجود هذه القواعد، وتكشف أنماط ونقاط المسائل الجديدة التي تتطلب حلاً.
خدمة «نيويورك تايمز»



«مرايا» الذكاء الاصطناعي تعكس دواخلها «مع كل التحيزات»

«بوابة السحاب» مرآة تعكس الحياة وتشوهاتها
«بوابة السحاب» مرآة تعكس الحياة وتشوهاتها
TT

«مرايا» الذكاء الاصطناعي تعكس دواخلها «مع كل التحيزات»

«بوابة السحاب» مرآة تعكس الحياة وتشوهاتها
«بوابة السحاب» مرآة تعكس الحياة وتشوهاتها

قبل بضع سنوات، وجدت شانون فالور نفسها أمام تمثال «بوابة السحاب (Cloud Gate)»، الضخم المُصمَّم على شكل قطرة زئبقية من تصميم أنيش كابور، في حديقة الألفية في شيكاغو. وبينما كانت تحدق في سطحه اللامع المرآتي، لاحظت شيئاً، كما كتب أليكس باستيرناك (*).

وتتذكر قائلة: «كنت أرى كيف أنه لا يعكس أشكال الأفراد فحسب، بل والحشود الكبيرة، وحتى الهياكل البشرية الأكبر مثل أفق شيكاغو... ولكن أيضاً كانت هذه الهياكل مشوَّهة؛ بعضها مُكبَّر، وبعضها الآخر منكمش أو ملتوٍ».

الفيلسوفة البريطانية شانون فالور

تشويهات التعلم الآلي

بالنسبة لفالور، أستاذة الفلسفة في جامعة أدنبره، كان هذا يذكِّرنا بالتعلم الآلي، «الذي يعكس الأنماط الموجودة في بياناتنا، ولكن بطرق ليست محايدة أو موضوعية أبداً»، كما تقول. أصبحت الاستعارة جزءاً شائعاً من محاضراتها، ومع ظهور نماذج اللغة الكبيرة (والأدوات الكثيرة للذكاء الاصطناعي التي تعمل بها)، اكتسبت مزيداً من القوة.

مرايا الذكاء الاصطناعي مثل البشر

تبدو «مرايا» الذكاء الاصطناعي مثلنا كثيراً؛ لأنها تعكس مدخلاتها وبيانات التدريب، مع كل التحيزات والخصائص التي يستلزمها ذلك. وبينما قد تنقل القياسات الأخرى للذكاء الاصطناعي شعوراً بالذكاء الحي، فإن «المرآة» تعبير أكثر ملاءمة، كما تقول فالور: «الذكاء الاصطناعي ليس واعياً، بل مجرد سطح مسطح خامل، يأسرنا بأوهامه المرحة بالعمق».

غلاف كتاب «مرايا الذكاء الاصطناعي»

النرجسية تبحث عن صورتها

كتابها الأخير «مرآة الذكاء الاصطناعي (The AI Mirror)»، هو نقد حاد وذكي يحطِّم عدداً من الأوهام السائدة التي لدينا حول الآلات «الذكية». يوجه بعض الاهتمام الثمين إلينا نحن البشر. في الحكايات عن لقاءاتنا المبكرة مع برامج الدردشة الآلية، تسمع أصداء نرجس، الصياد في الأساطير اليونانية الذي وقع في حب الوجه الجميل الذي رآه عندما نظر في بركة من الماء، معتقداً بأنه شخص آخر. تقول فالور، مثله، «إن إنسانيتنا مُعرَّضة للتضحية من أجل هذا الانعكاس».

تقول الفيلسوفة إنها ليست ضد الذكاء الاصطناعي، لكي نكون واضحين. وسواء بشكل فردي، أو بصفتها المديرة المشارِكة لمنظمة «BRAID»، غير الربحية في جميع أنحاء المملكة المتحدة المكرسة لدمج التكنولوجيا والعلوم الإنسانية، قدَّمت فالور المشورة لشركات وادي السيليكون بشأن الذكاء الاصطناعي المسؤول.

نماذج «مسؤولة» ومختبرة

وهي ترى بعض القيمة في «نماذج الذكاء الاصطناعي المستهدفة بشكل ضيق والآمنة والمختبرة جيداً والمبررة أخلاقياً وبيئياً» لمعالجة المشكلات الصحية والبيئية الصعبة. ولكن بينما كانت تراقب صعود الخوارزميات، من وسائل التواصل الاجتماعي إلى رفاق الذكاء الاصطناعي، تعترف بأن ارتباطها بالتكنولوجيا كان مؤخراً «أشبه بالوجود في علاقة تحوَّلت ببطء إلى علاقة سيئة. أنك لا تملك خيار الانفصال».

فضائل وقيم إنسانية

بالنسبة لفالور، إحدى الطرق للتنقل وإرشاد علاقاتنا المتزايدة عدم اليقين بالتكنولوجيا الرقمية، هي الاستفادة من فضائلنا وقيمنا، مثل العدالة والحكمة العملية. وتشير إلى أن الفضيلة لا تتعلق بمَن نحن، بل بما نفعله، وهذا جزء من «صراع» صنع الذات، بينما نختبر العالم، في علاقة مع أشخاص آخرين. من ناحية أخرى، قد تعكس أنظمة الذكاء الاصطناعي صورة للسلوك أو القيم البشرية، ولكن كما كتبت في كتابها، فإنها «لا تعرف عن التجربة الحية للتفكير والشعور أكثر مما تعرف مرايا غرف نومنا آلامنا وأوجاعنا الداخلية».

الخوارزميات والعنصرية وعدم المساواة

في الوقت نفسه تعمل الخوارزميات المدربة على البيانات التاريخية، بهدوء، على تقييد مستقبلنا بالتفكير نفسه الذي ترك العالم «مليئاً بالعنصرية والفقر، وعدم المساواة، والتمييز، وكارثة المناخ».

«كيف سنتعامل مع تلك المشكلات الناشئة التي ليست لها سابقة؟»، تتساءل فالور، وتشير: «مرايانا الرقمية الجديدة تشير إلى الوراء».

الاعتماد على السمات البشرية المفيدة

مع اعتمادنا بشكل أكبر على الآلات، وتحسينها وفقاً لمعايير معينة مثل الكفاءة والربح، تخشى فالور أننا نخاطر بإضعاف عضلاتنا الأخلاقية أيضاً، وفقدان المسار للقيم التي تجعل الحياة تستحق العناء.

مع اكتشافنا لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي، سنحتاج إلى التركيز على الاستفادة من السمات البشرية الفريدة أيضاً، مثل التفكير القائم على السياق والحكم الأخلاقي، وعلى تنمية قدراتنا البشرية المتميزة. كما تعلمون. وهي تقول: «لسنا بحاجة إلى هزيمة الذكاء الاصطناعي. نحن بحاجة إلى عدم هزيمة أنفسنا».

* مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا»

اقرأ أيضاً