أخبار ar.wedoany.com، في المؤتمر العالمي للذكاء الاصطناعي WAIC 2026، المقرر انعقاده في الفترة من 17 إلى 20 يوليو في شنغهاي، تم تحديد الابتكار الأصلي في النظريات الأساسية كمحور رئيسي. تدور فعاليات المؤتمر حول ثلاثة محاور رئيسية: الرياضيات من أجل الذكاء الاصطناعي (Math for AI)، والذكاء الاصطناعي من أجل الرياضيات (AI for Math)، وتطبيق الذكاء الاصطناعي والرياضيات في العالم الواقعي. يستمر هذا التوجه في الرؤية التي طرحها شينغتونغ ياو، أول عالم صيني يفوز بجائزة فيلدز، في WAIC 2022، حيث أكد أن الرياضيات هي حجر الأساس لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وأن الذكاء الاصطناعي بدوره يمكن أن يوفر دعماً كبيراً للبحث الرياضي. وقد تم التحقق من صحة منطق التمكين المزدوج هذا لفترة طويلة من قبل المؤتمرات الدولية الرائدة مثل AAAI وACM (جمعية الحوسبة الآلية) ومجلات مثل Nature.
يُعتقد حالياً أن نموذج التطوير الموسع لصناعة الذكاء الاصطناعي، الذي يعتمد على تكديس المعلمات واستنزاف القدرة الحاسوبية، قد وصل إلى سقفه النظري. إن جوهر المشكلات الرئيسية مثل ضعف قابلية تفسير النماذج الكبيرة، وغموض آليات الظهور، وعدم كفاية المتانة، يكمن في غياب النظام الرياضي الأساسي وتأخر تحديث النظريات الأساسية. حالياً، أسفر التكامل المزدوج بين الرياضيات والذكاء الاصطناعي عن نتائج قابلة للتطبيق، حيث ساهمت النظريات الرياضية مثل التحسين المحدب، والإحصاءات الاحتمالية، والتحليل الدالي في حل المشكلات الهندسية للنماذج الكبيرة مثل الإفراط في التجهيز، وضعف التعميم، وفائض القدرة الحاسوبية. حققت الأنظمة الذكية من DeepMind مثل AlphaGeometry وFunSearch وAlphaProof اختراقات في مجالات الاستدلال الهندسي والرياضيات التوافقية والإثبات الرسمي، متجاوزة حدود البحث البشري التقليدي. تعمل عالمة الرياضيات هونغ وانغ في مجالات التحليل التوافقي ونظرية القياس الهندسي، وقد قدمت دعماً رياضياً لمعالجة الصور بالذكاء الاصطناعي وتقليل الضوضاء من خلال إثبات حدسية كاكيا ثلاثية الأبعاد وتحسين تقنيات تحليل فورييه.
كان WAIC 2025 قد أطلق حواراً أكاديمياً رفيع المستوى بعنوان "سؤال الرياضيات" بتكليف من الأكاديمي شينغتونغ ياو، حيث قامت عدة نماذج صينية كبيرة بحل المسائل في الموقع، عائدةً إلى المبادئ الأولى للذكاء الاصطناعي. في مؤتمر عام 2026، وبناءً على "سؤال الرياضيات" لعام 2025، تم تجميع ثلاث منصات أكاديمية رفيعة المستوى: منتدى سميل للرياضيات والذكاء الاصطناعي، ومنتدى هوايوان للحوسبة للذكاء المعرفي، وندوة WAICA للنمذجة الرياضية والحوسبة العلمية. تهدف هذه المنصات إلى دفع الذكاء الاصطناعي من التطبيقات الهندسية المتكررة نحو التطور المنسق للابتكار النظري والتطبيق الصناعي.
في مجال "الرياضيات من أجل الذكاء الاصطناعي"، يركز المؤتمر على إعادة بناء النموذج العلمي الأساسي للذكاء الاصطناعي باستخدام البديهيات الرياضية. تؤكد العديد من الدراسات أن النظام الرياضي الحديث هو الأداة الأساسية لكسر الاختناقات التقنية للنماذج الكبيرة. على مستوى تحسين النماذج، يعيد التحسين المحدب وغير المحدد هيكلة منطق التدريب، وتنظم الإحصاءات الاحتمالية ونظرية المعلومات آلية الانتباه في المحولات، بينما تعمل أدوات مثل التحليل الدالي والمعادلات التفاضلية الجزئية على حل الصعوبات التقنية مثل تقليل الضوضاء عالية الأبعاد ونمذجة السيناريوهات المعقدة. تظهر النتائج التجريبية المنشورة أن إطار التعلم المعزز أثناء الاختبار من جامعة تسينغهوا ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي قد حسّن بشكل كبير أداء نماذج مسابقات الرياضيات؛ واعتمد نموذج Nemotron-Math من NVIDIA على مجموعة بيانات ضخمة من الاستدلال الرياضي لتحقيق ترقية منهجية لقدرات الاستدلال الرياضي للنماذج الكبيرة. سيقدم الأكاديمي تسونغبن شو، في منتدى سميل للرياضيات والحوسبة والذكاء الاصطناعي، تحليلاً متعمقاً للتناقض الأساسي بين "المسائل العلمية اللانهائية الأبعاد والتقنيات الهندسية محدودة الأبعاد" في الذكاء الاصطناعي، وسيحلل الآليات الرياضية لقوانين القياس للنماذج الكبيرة والظهور الذكي. سيشارك علماء مثل واي نان إي، وبين دونغ، وشي جين في تقديم أحدث النتائج حول دمج المعادلات التفاضلية مع الشبكات العصبية ونمذجة الأنظمة المعقدة، بهدف إكمال النظام الرياضي الكامل للنمذجة السببية للذكاء الاصطناعي، والتحسين القوي، وإدارة المخاطر الأمنية. يتضمن المنتدى أيضاً جلسات حوار بين الأجيال وموائد مستديرة بمشاركة علماء بارزين محليين ودوليين مثل جيانكينغ فان وتاتشينغ شيو، إلى جانب باحثين شباب.
في مجال "الذكاء الاصطناعي من أجل الرياضيات"، تعيد القدرة الحاسوبية الذكية تشكيل نموذج البحث العلمي الرياضي. تشمل النتائج البارزة تحقيق AlphaGeometry من DeepMind لقدرة استدلال هندسي على مستوى أولمبياد الرياضيات الدولي، وتقدم AlphaEvolve في حل مشكلة أرقام التقبيل التي استمرت قرناً، وإثبات فريق AI4MATH من جامعة بكين خطأ حدسية أندرسون التي ظلت معلقة لأكثر من عشر سنوات، وقد نُشرت هذه النتيجة في مجلة Nature. سيركز منتدى هوايوان للحوسبة للذكاء المعرفي على المجالات الرائدة مثل الإثبات التلقائي للنظريات، والرياضيات الرسمية، والنماذج الكبيرة للرياضيات، والاستدلال الهجين الرمزي-العددي. سيشرح علماء بارزون محليون ودوليون مثل مانويل بلوم وجيانكينغ فان المسارات المبتكرة لاستخدام التكنولوجيا الذكية في حل المسائل الرياضية المعقدة، وسيقدم الدكتور وي تانغ، بالاستناد إلى الممارسات الرائدة في مجال "الذكاء الاصطناعي من أجل العلم"، النتائج الملموسة لاستخدام الأدوات الذكية في دعم الأبحاث الأساسية في الرياضيات.
بالإضافة إلى ذلك، يتعاون WAIC 2026 مع جامعة تونغجي لتنظيم ندوة WAICA للنمذجة الرياضية والحوسبة العلمية. تركز الندوة على الاتجاهات الأساسية مثل الشبكات العصبية الفيزيائية، والمشغلات العصبية، والنماذج الهجينة المدفوعة بالبيانات والفيزياء، وتستكشف التطبيقات واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي في مجالات المحاكاة الهندسية، والتوأم الرقمي، ومحاكاة المناخ، بهدف معالجة التحديات المتعلقة بقابلية التفسير، والتعميم، والتحكم في الأخطاء في الحوسبة العلمية بالذكاء الاصطناعي.
لقد انتقل التكامل بين الرياضيات والذكاء الاصطناعي من النظرية إلى التطبيق الصناعي. تعمل الأدوات الرياضية مثل التحليل التوافقي، والحساب العددي، والنمذجة الطوبولوجية على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي باستمرار، مما يعزز دقة واستقرار المهام في مجالات الرؤية الصناعية، والتصوير الطبي، ومحاكاة الطقس، والتكامل متعدد الوسائط. يعتمد WAIC 2026 على المنتديات الثلاثة لبناء سلسلة كاملة من "البحث الرياضي - تطوير الذكاء الاصطناعي - التمكين الصناعي"، مما يدفع نحو توحيد المعايير والتطبيق عالي الدقة للنتائج الرائدة، ويدعم الاقتصاد الحقيقي من خلال الأبحاث الأساسية.
