تقوم Google Deepmind بتاريخ الذكاء الاصطناعي مع فوز الميدالية الذهبية في أقوى مسابقة الرياضيات في العالم

كيف يعتقد Gemini Deep Think Google Deepmind أصعب مشكلات الرياضيات

إن أحدث نجاح من Google يتجاوز بكثير أدائها لعام 2024 ، عندما مجتمعة الشركة مجتمعة”https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal-level/” الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> Alphaproff و”https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/” الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> alphageometry حصلت الأنظمة على حالة الميدالية الفضية من خلال حل أربع من ستة مشاكل. هذا النظام السابق تطلب من الخبراء البشريين ترجمة مشكلات اللغة الطبيعية أولاً إلى لغات برمجة خاصة بالمجال ثم تفسير الناتج الرياضي لمنظمة العفو الدولية.

جاء اختراق هذا العام”https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-updates-io-2025/#deep-think” الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> Gemini عميق التفكير، نظام التفكير المعزز الذي يستخدم ما يسميه الباحثون “”https://deepmind.google/discover/blog/advanced-version-of-gemini-with-deep-think-officially-achieves-gold-medal-standard-at-the-international-mathematical-olympiad/” الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> التفكير الموازي” على عكس نماذج الذكاء الاصطناعى التقليدية التي تتبع سلسلة واحدة من التفكير ، فإن التفكير العميق يستكشف في وقت واحد حلول متعددة ممكنة قبل الوصول إلى إجابة نهائية.

“يعمل نموذجنا من طرف إلى طرف في اللغة الطبيعية ، مما ينتج عنه أدلة رياضية صارمة مباشرة من أوصاف المشكلة الرسمية ،””https://x.com/demishassabis/status/1947337617231778168″ الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> شرح حاسابيس في منشور متابعة على موقع التواصل الاجتماعي X ، مع التأكيد على أن النظام أكمل عمله ضمن الحد الزمني القياسي للمنافسة 4.5 ساعة.

حققنا النتيجة المثيرة للإعجاب لهذا العام باستخدام نسخة متقدمة من Gemini Deep Think (وضع التفكير المعزز للمشاكل المعقدة). يعمل نموذجنا من طرف إلى طرف في اللغة الطبيعية ، مما ينتج عنه أدلة رياضية صارمة مباشرة من أوصاف المشكلة الرسمية-…

– Demis Hassabis (@Demishassabis)”https://twitter.com/demishassabis/status/1947337617231778168?ref_src=twsrc%5Etfw”> 21 يوليو 2025

حقق النموذج 35 من أصل 42 نقطة محتملة ، مما يتجاوز بشكل مريح عتبة الميدالية الذهبية. وفقًا لرئيس المنظمة البحرية الدولية البروفيسور الدكتور جريجور دولينار ، كانت الحلول “”https://deepmind.google/discover/blog/advanced-version-of-gemini-with-deep-think-officially-achieves-gold-medal-standard-at-the-international-mathematical-olympiad/” الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> مذهلة في كثير من النواحي”ووجد أنه” واضح ودقيق ويسهل متابعته “من قبل طلاب المنافسة.

Openai يواجه رد فعل عنيف لتجاوز قواعد المنافسة الرسمية

ويأتي هذا الإعلان وسط توتر متزايد في صناعة الذكاء الاصطناعي على الممارسات التنافسية والشفافية. استخلص نهج Google Deepmind المقيس لإصدار نتائجها من مجتمع الذكاء الاصطناعى ، لا سيما على عكس معالجة منافسة Openai مع الإنجازات المماثلة.

“لم نعلن يوم الجمعة لأننا احترمنا طلب مجلس إدارة IMO الأصلي بأن جميع مختبرات الذكاء الاصطناعى تشترك في نتائجها فقط بعد التحقق من النتائج الرسمية من قبل الخبراء المستقلين ، وتلقي الطلاب بحق التزايد الذي يستحقونه ،””https://x.com/demishassabis/status/1947337618787615175″ الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> كتب حسابيس، يبدو أنه يشير إلى إعلان Openai السابق عن أدائها الأولمبياد.

راجع للشغل جانباً ، لم نعلن يوم الجمعة لأننا احترمنا طلب مجلس إدارة IMO الأصلي بأن جميع مختبرات الذكاء الاصطناعى تتقاسم نتائجها فقط بعد التحقق من النتائج الرسمية من قبل الخبراء المستقلين وتلقي الطلاب بحق التزايد الذي يستحقونه

– Demis Hassabis (@Demishassabis)”https://twitter.com/demishassabis/status/1947337618787615175?ref_src=twsrc%5Etfw”> 21 يوليو 2025

سارع مستخدمو وسائل التواصل الاجتماعي إلى ملاحظة التمييز. “هل ترى؟ Openai تجاهل طلب IMO. عار. لا فصل. مباشرة لا تحترم ،””https://x.com/ns123abc/status/1947347617131680232″> كتب مستخدم واحد. “تصرفت Google Deepmind بنزاهة ، تتماشى مع الإنسانية.”

ينبع النقد من قرار Openai بالإعلان عن نتائج أوليمبياد الرياضية الخاصة به دون المشاركة في عملية تقييم IMO الرسمية. بدلاً من ذلك ، كان لدى Openai لجنة من المشاركين السابقين في المنظمة البحرية الدولية أداء أداء الذكاء الاصطناعي ، وهو نهج ينظر البعض إليه في المجتمع على أنه يفتقر إلى المصداقية.

“من المحتمل أن تكون شركة Openai أسوأ شركة على هذا الكوكب في الوقت الحالي” ، كتب أحد الناقدين ، بينما اقترح آخرون أن الشركة بحاجة إلى “أخذ الأمور على محمل الجد” و “كن أكثر مصداقية”.

هل ترى؟

تجاهل Openai طلب IMO. عار. لا فئة. مباشرة لا تحترم.

تصرفت Google Deepmind بنزاهة ، تتماشى مع الإنسانية.

trvthnuke”https://t.co/8LAOak6XUE”> pic.twitter.com/8laoak6xue

– NIK (@NS123ABC)”https://twitter.com/ns123abc/status/1947347617131680232?ref_src=twsrc%5Etfw”> 21 يوليو 2025

داخل أساليب التدريب التي تعمل على إتقان الجوزاء الرياضية

يبدو أن نجاح Google Deepmind ينبع من تقنيات التدريب الجديدة التي تتجاوز الأساليب التقليدية. استخدم الفريق أساليب تعلم التعزيز المتقدمة المصممة للاستفادة من التفكير متعدد الخطوات ، وحل المشكلات ، وبيانات تنفيذ النظريات. تم توفير النموذج أيضًا الوصول إلى مجموعة منسقة من الحلول الرياضية عالية الجودة وتلقى إرشادات محددة حول الاقتراب من مشاكل على غرار IMO.

أثار الإنجاز التقني إعجاب باحثو الذكاء الاصطناعى الذين لاحظوا آثاره الأوسع. “ليس فقط حل الرياضيات … ولكن فهم المشكلات الموصوفة للغة وتطبيق المنطق التجريدي على حالات جديدة” ، كتب AI Observer”https://x.com/ElyssWren/status/1947359071696245033″> Elyss Wren. “هذه ليست ذاكرة عن ظهر قلب – هذا إدراك ناشئ في الحركة.”

إيثان موليك، أكد أستاذ في مدرسة وارتون الذي يدرس الذكاء الاصطناعي ، على أهمية استخدام نموذج للأغراض العامة بدلاً من الأدوات المتخصصة. “زيادة الأدلة على قدرة LLMS على التعميم على حل المشكلات الجديدة” ، كتب ، وهو يبرز كيف يختلف هذا عن الأساليب السابقة التي تتطلب البرامج الرياضية المتخصصة.

لم يكن مجرد Openai.

استخدمت Google أيضًا نموذجًا عامًا للأغراض لحل مشاكل الرياضيات الصعبة للغاية في أولمبياد الرياضيات الدولية بلغة واضحة. في العام الماضي استخدموا أدوات متخصصة

زيادة أدلة على قدرة LLMS على التعميم على حل المشكلات الجديدة”https://t.co/Ve72fFmx2b”> https://t.co/ve72ffmx2b

– إيثان موليك (emollick)”https://twitter.com/emollick/status/1947356382581137867?ref_src=twsrc%5Etfw”> 21 يوليو 2025

أظهر النموذج التفكير المثير للإعجاب بشكل خاص في إحدى المشكلات حيث قام العديد من المنافسين البشريين بتطبيق مفاهيم رياضية على مستوى الدراسات العليا. وفقًا للباحث DeepMind Junehyuk Jung ، قامت Gemini “بملاحظة رائعة واستخدمت نظرية العدد الابتدائي فقط لإنشاء دليل قائمة بذاتها” ، إيجاد حل أكثر أناقة من العديد من المشاركين البشريين.

ما يعنيه فوز Google Deepmind لسباق الذكاء الاصطناعي البالغ 200 مليار دولار

يأتي هذا الاختراق في لحظة حرجة في صناعة الذكاء الاصطناعي ، حيث تتسابق الشركات لإظهار قدرات التفكير المتفوق. النجاح له آثار عملية فورية: تخطط Google لتقديم نسخة من هذا”https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-updates-io-2025/#deep-think” الهدف=”_blank” rel=”noreferrer noopener”> نموذج التفكير العميق متاح لعلماء الرياضيات للاختبار قبل طرحه على مشتركي Google AI Ultra ، الذين يدفعون 250 دولارًا شهريًا للوصول إلى نماذج AI الأكثر تقدماً في الشركة.

يسلط التوقيت أيضًا الضوء على المنافسة المكثفة بين مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى. في حين احتفلت Google بمنهجها المنهجي والمتحقق رسميًا ، فإن الجدل المحيط بإعلان Openai يعكس توترات أوسع حول الشفافية والمصداقية في تطوير الذكاء الاصطناعي.

تمتد هذه الديناميكية التنافسية إلى ما وراء مجرد التفكير الرياضي. شهدت الأسابيع الأخيرة العديد من شركات الذكاء الاصطناعى تعلن عن قدرات اختراق ، على الرغم من عدم استلامها جميعها بشكل إيجابي. أطلقت إيلون موسك XAI مؤخرًا”https://x.ai/news/grok-4″> جروك 4، التي ادعت الشركة أنها “أذكى الذكاء الاصطناعي في العالم” ، رغم ذلك”https://futurism.com/grok-4-ai-leaderboard”> أظهرت درجات المتصدرين أنها زائدة وراء نماذج من Google و Openai. بالإضافة إلى ذلك ، واجه Grok انتقادات لميزات مثيرة للجدل بما في ذلك”https://www.rollingstone.com/culture/culture-news/grok-pornographic-anime-companion-department-of-defense-1235385034/”> رفاق الذكاء الاصطناعي الجنسي وحلقات توليد”https://www.npr.org/2025/07/09/nx-s1-5462609/grok-elon-musk-antisemitic-racist-content”> المحتوى المعادي للسامية.

فجر الذكاء الاصطناعى الذي يفكر مثل البشر-مع عواقب العالم الحقيقي

يتجاوز انتصار الأوليمبياد الرياضي حقوق المفاخرة التنافسية. يوضح أداء Gemini أن أنظمة الذكاء الاصطناعى يمكنها الآن مطابقة التفكير على مستوى الإنسان في المهام المعقدة التي تتطلب الإبداع ، والتفكير التجريدي ، والقدرة على توليف رؤى عبر مجالات متعددة.

“هذا تقدم كبير عن نتيجة اختراق العام الماضي” ،”https://deepmind.google/discover/blog/advanced-version-of-gemini-with-deep-think-officially-achieves-gold-medal-standard-at-the-international-mathematical-olympiad/”> لاحظ فريق DeepMind في إعلانهم الفني. يشير التقدم من طلب لغات رسمية متخصصة إلى العمل بالكامل في اللغة الطبيعية إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعى أصبحت أكثر سهولة ويمكن الوصول إليها.

بالنسبة للشركات ، فإن إشارات التطوير هذه التي قد تتعامل مع الذكاء الاصطناعي قريبًا مع المشكلات التحليلية المعقدة في مختلف الصناعات دون الحاجة إلى برمجة متخصصة أو خبرة في المجال. إن القدرة على التفكير من خلال التحديات المعقدة في استخدام اللغة اليومية يمكن أن تضغط على القدرات التحليلية المتطورة عبر المنظمات.

ومع ذلك ، لا تزال الأسئلة حول ما إذا كانت إمكانات التفكير هذه ستترجم بشكل فعال إلى تحديات في العالم الحقيقي. يوفر أولمبياد الرياضي مشاكل محددة جيدًا مع معايير النجاح الواضحة-وهي بعيدة كل البعد عن القرارات الغامضة متعددة الأوجه التي تحدد معظم المساعي التجارية والعلمية.

تخطط Google DeepMind للعودة إلى مسابقة العام المقبل “”https://deepmind.google/discover/blog/advanced-version-of-gemini-with-deep-think-officially-achieves-gold-medal-standard-at-the-international-mathematical-olympiad/”> بحثًا عن درجة مثالية” تعتقد الشركة أن أنظمة الذكاء الاصطناعى تجمع بين طلاقة اللغة الطبيعية والتفكير الصارم “ستصبح أدوات لا تقدر بثمن لعلماء الرياضيات والعلماء والمهندسين والباحثين ، مما يساعدنا على تعزيز المعرفة الإنسانية على الطريق إلى AGI”.

ولكن ربما ظهرت التفاصيل الأكثر إخبارًا من المنافسة نفسها: عندما تواجه مشكلة المسابقة الأكثر صعوبة ، بدأت الجوزاء من فرضية غير صحيحة ونيف استعاد إيه. فقط خمسة طلاب من البشر حلوا هذه المشكلة بشكل صحيح. في النهاية ، يبدو أن حتى الذكاء الاصطناعي الحائز على الميدالية الذهبية لا يزال لديه شيء يتعلمه من علماء الرياضيات في سن المراهقة.