في محاولة لفهم آلية تفكير الذكاء الاصطناعي، أجرى فريق بحثي من جامعة كامبريدج تجربة فريدة على روبوت الدردشة الشهير ChatGPT، مستخدمين لغزا رياضيا قديما يعود إلى الفيلسوف اليوناني أفلاطون يعرف بـ “مضاعفة مساحة المربع”.

يتمثل التحدي في تعليم شخص ما كيفية مضاعفة مساحة مربع دون معرفة رياضية مسبقة، حيث قد يظن البعض أن الحل يكمن في مضاعفة طول أضلاع المربع، وهو تصور خاطئ. 

أشار أفلاطون إلى أن التوجيه الصحيح – أو ما يعرف اليوم بـ 'التوجيهات النصية' – يمكن أن يقود إلى الحل السليم، وهو جعل أضلاع المربع الجديد مساوية لطول قطر المربع الأصلي.

لكن المفاجأة التي رصدها الباحثون كانت أن ChatGPT لم يكتف باسترجاع الحل الكلاسيكي المعروف، بل بدا وكأنه يتعامل مع المسألة بأسلوب يشبه المتعلم أو الباحث.

ووفقا لما قاله الدكتور ناداف ماركو، الباحث الزائر في جامعة كامبريدج: “عندما نواجه مشكلة جديدة، فإننا غالبا ما نجرب حلولا بناء على خبراتنا السابقة، وهذا ما بدا أن ChatGPT يفعله أيضا”.

وفي بداية التجربة، قدم ChatGPT حلا جبريا لم يكن معروفا في زمن أفلاطون، لكنه لم يكن دقيقا تماما، وعندما عبر الباحثون عن خيبة أملهم لعدم تقديمه حلا “أنيقا ودقيقا”، استطاع النموذج أن يعود ويقدم الحل الهندسي الكلاسيكي.

وقال البروفيسور أندرياس ستليانيدس، أستاذ تعليم الرياضيات في كامبريدج: “لو كان يعتمد فقط على الذاكرة، لكان استرجع الحل الكلاسيكي مباشرة. لكنه بدلا من ذلك، بدا وكأنه يتبع نهجا خاصا به”.

وتشير نتائج الدراسة إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT تجمع بين استرجاع البيانات والتفكير اللحظي لحل المشكلات، وأن التوجيه المناسب يمكن أن يساعدها على الوصول إلى الحل بطريقة مشابهة للبشر.

ونشرت الدراسة في المجلة الدولية لتعليم الرياضيات في العلوم والتكنولوجيا، تحت عنوان: “استكشاف طبيعة المعرفة الرياضية لدى ChatGPT”.