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
20

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»



أدوات الذكاء الاصطناعي تفشل في أداء المهام المالية الأساسية

أدوات الذكاء الاصطناعي تفشل في أداء المهام المالية الأساسية
TT
20

أدوات الذكاء الاصطناعي تفشل في أداء المهام المالية الأساسية

أدوات الذكاء الاصطناعي تفشل في أداء المهام المالية الأساسية

بينما يتوقع عدد كبير من رواد التكنولوجيا أن الذكاء الاصطناعي سيحلّ محل البشر، وينجز حتى المهامّ المعقدة بسرعة ودقة، فقد دحضت دراسة مستقلة جديدة هذه التوقعات، إذ وجدت أن أدوات الذكاء الاصطناعي غالباً ما تفشل في أدائها عند تنفيذ المهام المالية الأساسية، كما كتبت نيتاشا تيكو، وأندريا خيمينيز في «واشنطن بوست».

22 نموذجاً للذكاء الاصطناعي- دقة أقل 50 %

أظهر اختبار لـ22 نموذجاً للذكاء الاصطناعي للأغراض العامة من «أوبن إيه آي» و«أنثروبيك»، و«إكس إيه آي»، و«ميتا»، و«غوغل»، وغيرها من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، أن جميعها حققت دقة للمهام البسيطة المطلوبة من المحللين الماليين المبتدئين، كانت أقل من 50 في المائة، في المتوسط.

قال رايان كريشنان، الرئيس التنفيذي لشركة فالس للذكاء الاصطناعي «Vals AI»، التي أجرت الدراسة: «إن مستوى الهراء (المصاحب للترويج للذكاء الاصطناعي) الذي نراه، منافٍ للعقل.

ويحقق أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي نتائج جيدة في المعايير العامة التي تقيس مهارات الرياضيات أو البرمجة؛ لأن أسئلة هذه الاختبارات منتشرة على نطاق واسع عبر الإنترنت، ومن المرجح أنها أصبحت جزءاً من البيانات التي تُدرَّب عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي».

وأضاف: «يُطلق الناس كثيراً من الادعاءات الجريئة حول الذكاء الاصطناعي، لكنها ليست حقيقية لأنها تحمل طابعاً ذاتياً... (وفي الواقع) ليس لدينا ما يُشبه مراجعة (للنتائج) من الأقران الآخرين أو مُدقّقي الحسابات التابعين لجهات خارجية».

500 سؤال لتقييم النماذج

ولتقييم النماذج، طوّرت «فالس للذكاء الاصطناعي» مجموعة بيانات خاصة تضم أكثر من 500 سؤال، كُتبت بالتعاون مع أحد البنوك الرائدة؛ لتقييم مهارات مثل أبحاث السوق والتوقعات.

واجهت معظم نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في المهام الشائعة، مثل البحث عن معلومات حول «EDGAR»، وهي قاعدة بيانات عامة متاحة للجمهور تابعة لهيئة الأوراق المالية والبورصات الأميركية لملفات الشركات، وهي مورد أساسي للبيانات المالية يستخدمه المحللون والمساهمون والصحافيون ومُختارو الأسهم.

* نموذج «أوبن إيه آي»: حقق أحدث إصدار من الشركة o3، وهو نموذج «استدلال» مصمم للتحدث مع نفسه بصفته وسيلة لتوليد إجابات أكثر دقة عن الاستفسارات المعقدة، دقةً بنسبة 48.3 في المائة، في المتوسط، ولكن بتكلفة 3.69 دولار أميركي للسؤال الواحد في المتوسط.

* نموذج الاستدلال من «أنثروبيك»، المسمى «Claude 3.7 Sonnet»، حقق دقةً بنسبة 44.1 في المائة بسعر أقل بكثير بلغ 1.05 دولار أميركي للسؤال.

* نموذج «ميتا» للذكاء الاصطناعي الأكثر انفتاحاً نسبياً Llama، كان أداؤه ضعيفاً بشكل خاص، حيث سجلت ثلاثة إصدارات دقة أقل من 10 في المائة في المتوسط.

شركات لاختبار وتصنيف الذكاء الاصطناعي

تُعد «فالس إيه آي»، الشركة الناشئة التي تتخذ من سان فرنسيسكو مقراً لها، التي تقف وراء الدراسة، جزءاً من مجموعة متنامية من شركات الطرف الثالث التي تعد باختبار نماذج الذكاء الاصطناعي أو تصنيفها أو فحصها، في ظل ازدياد صعوبة تحليل الضجيج والتهويل في هذا المجال. ومن بين الشركات الجديدة الأخرى في هذا المجال، «Artificial Analysis»، و«Chatbot Arena»؛ وهو مشروع بحثي أكاديمي شهير تحوَّل أخيراً إلى شركة تُعرف الآن باسم «LMArena».

يقول كريشنان إن الاختبار الدقيق والمستقل لكيفية أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي مهام محددة أمر حيوي لتقييم تأثيرها. ويضيف: «كانت هناك رؤية مفادها أن الذكاء الاصطناعي التوليدي من المرجح أن يكون له تأثير كبير على الاقتصاد. ومع ذلك، لا نعرف حتى في أي قطاعات الاقتصاد يمكن أن تحقق النماذج أداء جيداً وكيف سيبدو هذا التغيير فعلياً».

ويتابع كريشنان أن القطاع اعتمد، لفترة طويلة، على «التقييم بالاهتزازات»؛ أي اللعب بنموذج فردي، ونشر أمثلة فورية على منصة «إكس». إلا أن الشركات التي تفكر في شراء هذه الأدوات لزيادة أو استبدال العمال تحتاج إلى نهج تدقيق أكثر صرامة.

دقة أكبر للأدوات الذكية في الشؤون القانونية

أصدرت الشركة أخيراً سلسلة من الدراسات المماثلة التي تُقيّم أدوات الذكاء الاصطناعي في المهام القانونية، وتبحث في نماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة ووكلاء الذكاء الاصطناعي المُصممة للمحامين، وتختبرها على سلسلة من طلبات الاستعلامات الواقعية التي جرى تطويرها بالتعاون مع شركات المحاماة. كانت الدرجات أعلى بشكل عام في مجال القانون عنها في مجال المالية، مع متوسط ​​معدلات دقة تتراوح بين 70 و80 في المائة لبعض النماذج نفسها.

الفرق بين الأداءين المالي والقانوني

ويُرجَّح أن يكون الأداء المتفوق في الشؤون القانونية ناتجاً عن توفير شركة «Vals AI» الوثائق اللازمة لمعظم المهام القانونية، بينما طلبت الدراسة المالية من النماذج «إجراء أبحاثها الخاصة على الإنترنت المفتوح؛ للتوصل إلى نتائج في السياق المطلوب»، وفقاً لكريشنان.

ورفضت «ميتا» التعليق على تقرير «فالس إيه آي»، ولم يستجب كل من «أوبن إيه آي» و«أنثروبيك» لطلبات التعليق.

وفي تقييمها المالي، وجدت شركة فالس للذكاء الاصطناعي أن أداء النماذج كان أسوأ بكثير مع ازدياد صعوبة المهام. وحصلت عشرة نماذج على صفر في الأسئلة التي طلبت من النموذج تحديد نمط لشركة واحدة عبر إيداعات الأوراق المالية المتكررة، مثل توفير إيرادات إعلانات «يوتيوب» كنسبة مئوية من إيرادات شركتها الأم «ألفابت»، من عام 2021 إلى 2024.

تقييمات متباينة وتلاعب الشركات

في المتوسط، كان أداء النماذج هو الأفضل في مهامّ استرجاع المعلومات الكمية والنوعية البسيطة، وهي مهام سهلة لكنها قد تستغرق وقتاً طويلاً بالنسبة للبشر، وفقاً لتحليل شركة «فالس إيه آي» للمتعاقدين البشريين الذين طُلب منهم أداء المهام نفسها.

وفي حالة منفصلة، ​​أبلغت شركة «أوبن إيه آي» عن نتائج مختلفة لنموذج o3 الخاص بها في المسائل الرياضية، مقارنةً بنتائج مدقق حسابات خارجي. وفي تقييم على منصة «Chatbot Arena»، حيث يُصوّت المستخدمون لصالح الذكاء الاصطناعي المُفضّل لديهم، أفادت التقارير بأن «ميتا» تلاعبت بتصنيفات أحدث طرازاتها، «Llama 4»، من خلال نشر نسخة «مُحسَّنة للمحادثة». وتعليقاً على ذلك، قال متحدث باسم «ميتا»: نجرّب جميع أنواع الإصدارات المُخصصة.

تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف

وقدمت دراسة القطاع المالي، التي أجرتها «Vals AI» منظوراً مختلفاً للتصريحات الأخيرة حول تأثير الذكاء الاصطناعي على فئات الوظائف.

فمثلاً صرح بيل غيتس، المؤسس المشارك لشركة مايكروسوفت، في فبراير (شباط)، بأن الذكاء الاصطناعي سيحلُّ محل الأطباء والمعلمين، خلال السنوات العشر المُقبلة. وفي مُقابلة بودكاست حديثة، قال فيكتور لازارتي، الشريك العام في «بينتشمارك»، إن تصريحات شركات التكنولوجيا حول «زيادة» الذكاء الاصطناعي للبشر مُضلِّلة، وأن المحامين ومسؤولي التوظيف يجب أن يشعروا بالقلق بشكل خاص.

تُشير رسالة فريق «فالس إيه آي» إلى أنه قد يكون من المُناسب إجراء تقييم أكثر تواضعاً لتأثير الذكاء الاصطناعي على كثير من الوظائف الإدارية. وقال كريشنان إنه على الرغم من أن الأنظمة تتحسن باستمرار، فإن فكرة أن أداة الذكاء الاصطناعي يمكنها القيام بعمل شخص من البداية إلى النهاية لا تزال «خيالية إلى حد ما».