DeepSeek مدلی را توسعه می‌دهد که می‌تواند استنتاج‌های ریاضی را خود-تایید کند

DeepSeek - Ảnh 1. — دیپ‌سیک (DeepSeak) یک مدل هوش مصنوعی توسعه داده است که نه تنها کد می‌نویسد، بلکه صحت خود را نیز بررسی و اثبات می‌کند.

DeepSeekMath-V2 رکوردهای عملکرد بی‌سابقه‌ای را ثبت کرده و از دستاوردهای انسانی در مسابقات سخت دانشگاهی پیشی گرفته است. نکته قابل توجه این است که این مدل در المپیاد بین‌المللی ریاضی (IMO) 2025 مدال طلا کسب کرد و با امتیاز 118 از 120 در آزمون پاتنام، که رکورد 90 بالاترین امتیاز کسب شده توسط انسان را به مراتب بالاتر می‌برد، همه را شگفت‌زده کرد.

اما چیزی که واقعاً این مدل را پیشگامانه می‌کند، امتیاز نیست، بلکه ویژگی «خودتاییدی» DeepSeek است.

مکانیزم خودتاییدی و تصحیح خطای DeepSeek

سال‌های زیادی است که مدل‌های هوش مصنوعی (AI) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) هنگام حل مسائلی که نیاز به منطق مطلق مانند ریاضیات دارند، با یک نقطه ضعف جدی مواجه بوده‌اند، که همان پدیده «استدلال اشتباه اما پاسخ درست» است.

یعنی، مدل ممکن است به طور تصادفی پاسخ نهایی صحیح را تولید کند، اما توالی مراحل استنتاج، فرمول‌ها یا مراحل منطقی که منجر به آن نتیجه شده است، ممکن است نادرست، ناقص یا توهم‌زا باشد.

در زمینه‌های علوم ، مهندسی و ریاضیات، یک پاسخ صحیح با یک راه‌حل اشتباه مطلقاً هیچ ارزشی ندارد و قابلیت اطمینان یک سیستم هوش مصنوعی را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. DeepSeekMath-V2 برای پایان دادن به این دوران عدم اطمینان ایجاد شده است.

توانایی خود-تاییدی DeepSeekMath-V2 در هسته موفقیت آن قرار دارد. این قابلیت به عنوان یک "حسابرس داخلی" در فرآیند تفکر هوش مصنوعی عمل می‌کند. مدل DeepSeekMath-V2 به جای اینکه فقط یک استنتاج انجام دهد و یک پاسخ ارائه دهد، یک مکانیسم دو طرفه را در خود جای داده است.

اولین نقش، نقش اثبات است که در آن مدل یک زنجیره اولیه از استدلال‌ها و راه‌حل‌ها را تولید می‌کند. سپس مدل به طور خودکار یک سیستم بررسی داخلی را فعال می‌کند که هر مرحله منطقی از زنجیره استدلال‌های تولید شده را بررسی می‌کند و به دنبال خطاها، ناسازگاری‌ها یا جهش‌های غیرمنطقی می‌گردد.

این فرآیند بسیار شبیه به نحوه عملکرد سیستم ارزیابی IMO-ProofBench است، که در آن یک هوش مصنوعی یک استدلال تولید می‌کند و هوش مصنوعی دیگری آن را تأیید می‌کند. با تکرار این بررسی متقابل تا زمانی که زنجیره استدلال‌ها کاملاً محکم تأیید شود، DeepSeekMath-V2 تضمین می‌کند که نه تنها پاسخ صحیح است، بلکه مسیر رسیدن به آن پاسخ نیز کاملاً صحیح و شفاف است.

گشودن آینده هوش مصنوعی قابل اعتماد

پیامدهای این روش استنتاج خود-تاییدکننده می‌تواند استاندارد جدیدی از شفافیت و قابلیت اعتماد را برای برنامه‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی تعیین کند.

در آینده، این مدل می‌تواند در زمینه‌های مهم دیگری مانند موارد زیر به کار گرفته شود: هوش مصنوعی نه تنها کد می‌نویسد، بلکه خود را بررسی و صحت آن را اثبات می‌کند و خطاهای جدی را به حداقل می‌رساند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به طور خودکار زنجیره‌های پیچیده استدلال را هنگام توسعه فرضیه‌ها یا اثبات قضایای جدید تأیید کند و از این طریق عقلانیت و ایمنی تصمیمات مهم گرفته شده توسط هوش مصنوعی را تضمین کند.

تصمیم DeepSeek برای انتشار عمومی کد منبع مدل در پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face و GitHub یک حرکت استراتژیک است که به جامعه تحقیقاتی جهانی اجازه می‌دهد تا به این اصل استنتاج قابل تأیید دسترسی داشته باشند و بر اساس آن بسازند.

DeepSeekMath-V2 یک جهش کوانتومی رو به جلو را نشان می‌دهد، نه تنها توانایی برتر هوش مصنوعی را در حل دشوارترین مسائل نشان می‌دهد، بلکه تضمین می‌کند که این توانایی بر پایه اعتماد و منطق تزلزل‌ناپذیر بنا شده است. این گواه آن است که نسل بعدی هوش مصنوعی نه تنها باهوش‌تر، بلکه در فرآیند تفکر خود صادق‌تر و شفاف‌تر نیز خواهد بود.

بازگشت به موضوع

دریای شرقی

منبع: https://tuoitre.vn/deepseek-phat-trien-mo-hinh-co-kha-nang-tu-kiem-chung-cac-suy-luan-trong-toan-hoc-2025113016585069.htm