Amit Sahai على مدونة Terence Tao: الذكاء الاصطناعي يتطلب عددًا أكبر من الرياضيين لا أقل

نشرت مدونة عالم الرياضيات Terence Tao يوم 24 سبتمبر 2026 مقالًا ضيفًا بقلم Amit Sahai بعنوان “We’re gonna need a lot more mathematicians”، ووصل المقال إلى صدارة Hacker News يوم 26 سبتمبر.

ويبدأ Sahai بذكرى من الجامعة. فقد كان له زملاء يفهمون الرياضيات فعلًا، لكن بسرعة أقل من المتفوقين، وتخلى جميعهم تقريبًا عن البحث الرياضي واتجهوا إلى مجالات أخرى. ويرى أن الجميع يدخلون الآن مرحلة سيعرفون فيها شعور العجز عن اللحاق.

والسبب بحسبه أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي عمل معها صارت تنتج أفكارًا جديدة حقًا. ليست حسابات سريعة، وليست إعادة صياغة لحجج يفهمها باحث متمكن أصلًا، بل أفكار.

ويطرح سؤالًا مباشرًا: حين يشعر الباحثون بأنهم لا يلحقون، هل سيصلون إلى الاستنتاج نفسه الذي وصل إليه زملاؤه فيغادرون؟

واقتراحه عكس المتوقع. فهو لا يدعو إلى عدد أقل من الباحثين، بل إلى عدد أكبر بكثير: مجموعات بحث عديدة تحظى بدعم مستمر، تقضي كل منها فصلًا دراسيًا أو عامًا كاملًا في محاولة فهم مجموعة استثنائية من الأفكار أنتجها نظام ذكاء اصطناعي، مستعينة بالذكاء الاصطناعي نفسه في الفهم. ويصف التخلي عن عمل الفهم بأنه تخلٍّ عميق عن المسؤولية.

والآلية هنا أن الدور النادر ينتقل من إنتاج الفكرة إلى فهمها والبناء عليها ومعرفة متى تكون خاطئة، وهذا الدور الثاني يحتاج إلى أشخاص أكثر لا أقل.

ويمتد المنطق إلى ما هو أبعد من الرياضيات، ولا سيما للمطورين في بداية طريقهم ممن يشعرون بأن الذكاء الاصطناعي يكتب أفضل منهم. فالجزء الذي يصعب استبداله هو فهم ما يخرج من هذه الأنظمة والقدرة على تحديد الخطأ فيه وتفسيره، وهو عمل ما زال يحتاج إلى كثيرين.