مئی میں ہموار سطح پر نقطوں سے متعلق ایک سوال کا غیر متوقع جواب سامنے آیا۔ ستمبر تک AI تجربہ گاہیں سیال مادوں میں تکینگیوں کے بارے میں دلائل شائع کر رہی تھیں، ساتھ ایسی فائلیں بھی دے رہی تھیں جن سے کمپیوٹر ثبوت جانچ سکیں۔ ان اعلانات کے درمیان نئے جوابی نمونے، بہتر حدود اور فرما کے آخری قضیے کی ایک رسمی تشکیل سامنے آئی۔
AI ریاضی میں تبدیلی کو صرف شکست کھانے والے قیاسات کی مسلسل گنتی سے زیادہ توجہ ملنی چاہیے۔ یہ نتائج مختلف سوال پوچھتے ہیں، مختلف شواہد رکھتے ہیں اور کچھ کام نامکمل چھوڑتے ہیں۔ جوابی مثال کسی خیال کو رد کر سکتی ہے، بغیر بہترین ممکنہ جواب تلاش کیے۔ بہتر حد اہم ہو سکتی ہے جبکہ اس کے ساتھ مشہور قیاس بدستور کھلا رہے۔ کمپیوٹر سے جانچا گیا ثبوت کوئی قضیہ ثابت کر سکتا ہے، مگر یہ وضاحت کیے بغیر کہ اس کے خیالات دوسری جگہ کیوں مفید ہوں گے۔
یہ OpenAI کے 20 مئی کے اکائی فاصلے سے متعلق اعلان سے ستمبر کے Navier–Stokes دعوے تک پہنچنے والی اہم پیش رفتوں کا ہمارا جائزہ ہے؛ رپورٹنگ 22 ستمبر 2026 تک کی ہے۔ اس میں درمیان کے اہم اعلانات اور ان سے جنم لینے والی تحقیق بھی شامل ہے۔ یہ اس سلسلے کا نقشہ ہے، AI کی مدد سے ریاضی پر شائع ہونے والے ہر مقالے کی مکمل فہرست نہیں۔ ہم نے درج شدہ اعلانات، متعلقہ قضیوں کے بیانات، تحقیقی تعارف اور توثیقی دستاویزات پڑھی ہیں۔ ہم نے ان ثبوتوں کا خود مختار علمی محاکمہ نہیں کیا اور نہ ان کی رسمی تشکیل دوبارہ بنائی ہے۔
ہمارا بنیادی فیصلہ یہ ہے کہ پیش رفت کے مضبوط ترین شواہد کے دو حصے ہیں: مشینیں ایسے ریاضیاتی دلائل پیدا کر رہی ہیں جو سنجیدہ جانچ کے لائق ہیں، اور لوگ ان میں سے بعض دلائل سے پہلے ہی مزید ریاضی اخذ کر رہے ہیں۔ آیا یہ مسلسل پیش رفت بنے گی، اس کا انحصار کام کی جانچ، وضاحت اور توسیع کے لیے مختص وسائل پر ہے۔
مئی: ایک جوابی مثال جیومیٹری میں نیا راستہ کھولتی ہے
اکائی فاصلے کا مسئلہ تصور کرنا آسان ہے۔ ہموار سطح پر نقطوں کا ایک مجموعہ رکھیں اور ان جوڑوں کو گنیں جن کے درمیان فاصلہ ٹھیک ایک اکائی ہو۔ مزید نقطے شامل کرتے جائیں تو ایسے جوڑوں کی تعداد کتنی بڑھ سکتی ہے؟
OpenAI کے 20 مئی کے اعلان میں ایک نئی تشکیل کو اس کے اندرونی عمومی مقصد کے استدلالی ماڈل سے منسوب کیا گیا، جسے Erdős کے مسائل کے مجموعے پر جانچا گیا تھا۔ اس نے بیرونی ریاضی دانوں کا ایک الگ ہمراہ مقالہ بھی شائع کیا جنہوں نے دلیل کا جائزہ لیا۔ دوسری دستاویز کی موجودگی اہم ہے: قارئین دیکھ سکتے ہیں کہ ماڈل کے بارے میں تجربہ گاہ کے بیان سے آگے ان ریاضی دانوں نے کیا سمجھا اور دوبارہ تشکیل دیا۔ OpenAI کا اعلان.
اصل مسودہ نقطوں کے لامحدود مجموعے بناتا ہے جن میں اکائی فاصلے والے جوڑوں کی تعداد کم از کم n^(1+δ) ہو، جہاں δ ایک مقررہ مثبت عدد ہے۔ سادہ الفاظ میں، مثالیں بڑی ہونے کے ساتھ قوتِ نما میں بہتری برقرار رہتی ہے۔ یہ قیاس کردہ تقریباً خطی اضافے کی تردید کرتا ہے۔ مگر یہ نقطوں کی ہر تعداد کے لیے اکائی فاصلوں کی عین زیادہ سے زیادہ تعداد طے نہیں کرتا، اور بہترین حدود تلاش کرنے کا وسیع تر کام جاری ہے۔ اکائی فاصلے کا مسودہ.
حیرت اس بات پر تھی کہ یہ تشکیل کہاں سے آئی۔ ہمراہ مقالہ جیومیٹری کے نتیجے کو جدید الجبری عددی نظریے سے جوڑتا اور ریاضی کے پہلے کے اجزا کے نام بتاتا ہے۔ اس کے مصنفین ایک آسان اور قدرے عمومی تشکیل نو پیش کرتے ہیں۔ یہ AI دریافت کے بعد انسانی کام کی مفید مثال ہے: طریقۂ کار شناخت کرنا، اس کے انحصارات واضح کرنا اور دلیل کو ایسا بنانا جس سے دوسرے محققین کام لے سکیں۔ ریاضی دانوں کا ہمراہ مقالہ.
مئی کے نتیجے کی اہمیت جاننے کے خواہش مند قاری کو ابتدائی اعلان کے ساتھ بعد کے مقالات کا بھی اتنا ہی پیچھا کرنا چاہیے۔ نئی تکنیک اس وقت ایک الگ طرح کا اعتبار حاصل کرتی ہے جب محقق اسے مزید سوال پوچھنے اور جواب دینے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
مئی تا جولائی: خیالات آگے پھیلنے لگتے ہیں
27 مئی کو Thomas Bloom، Will Sawin، Carl Schildkraut اور Dmitrii Zhelezov نے حقیقی اعداد پر جمع و ضرب کے قیاس کی ایک جوابی مثال پیش کی۔ سادہ طور پر، یہ اس بات سے متعلق ہے کہ کسی مجموعے کے عناصر کو جمع یا ضرب دینے پر مجموعہ کس قدر پھیلتا ہے۔ ان کی تشکیل میں دونوں حاصل شدہ مجموعے قیاس کردہ تقریباً مربعی پیمانے سے چھوٹے رہ سکتے ہیں۔ مصنفین واضح طور پر کہتے ہیں کہ اکائی فاصلے کی جوابی مثال نے انہیں بڑے درجے کے عددی میدانوں پر دوبارہ غور کرنے کی ترغیب دی۔ وہ یہ بھی بتاتے ہیں کہ ان کی آخری تشکیل میں پہلے نتیجے کے مقابلے میں عددی نظریے کی کم ضرورت ہے۔ جمع و ضرب کا مقالہ.
یہ اس کی ٹھوس مثال ہے کہ AI سے جنم لینے والا نتیجہ انسانی مصنفین کی ریاضی کو تحریک دے سکتا ہے۔ اس سے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ بعد کا مقالہ AI نے لکھا، اور نہ ہمیں اس کام کو کسی تجربہ گاہ کی کامیابیوں کی گنتی میں سمو کر اس کے مصنفین کو نظرانداز کرنا چاہیے۔
Cosmin Pohoata کا قبل از اشاعت مقالہ، جو پہلی بار 11 جون کو جمع اور 28 جون کو تازہ کیا گیا، اس سلسلے کو Elekes–Rónyai مسئلے تک لے جاتا ہے۔ یہ ایک کثیر رقمی مثال دیتا ہے جس کی قدریں مناسب مجموعوں پر توقع سے کم پھیلتی ہیں، اور حالیہ اکائی فاصلے اور جمع و ضرب کی تشکیلوں کے اجزا استعمال کرتا ہے۔ مقالہ ان مسائل کے باہمی ربط کو واضح کرتا ہے۔ Pohoata کا مقالہ.
6 جولائی کو Sungchul Lee، Pohoata اور Daniel Zhu نے Minkowski جالی کے بارے میں مزید نتیجہ پیش کیا۔ ان کی تشکیل ذیلی مجموعوں کے اندر بار بار آنے والے فاصلوں کی خصوصیات برقرار رکھتی ہے، جس سے دہرائے گئے فاصلوں اور متساوی الساقین مثلثوں سے متعلق سوالات پر اثر پڑتا ہے۔ یہ صرف ایک غیر معمولی طور پر بھرپور ترتیب دکھانے اور اس کے اندرونی رویے کو غیر دریافت چھوڑنے سے زیادہ مضبوط ساخت ہے۔ Minkowski جالی کا مقالہ.
یہاں امید افزا تعبیر کے حق میں شواہد موجود ہیں۔ مئی کے نتیجے نے ایسا مواد دیا جسے دوسرے محققین چند ہفتوں میں بدل اور دوبارہ استعمال کر سکے۔ کامیابی کا ہمارا مجوزہ پیمانہ ایسے قابلِ استعمال طریقوں کی پیداوار اور انہیں سمجھنے کے لیے درکار کوشش ہے۔ حل شدہ مسائل کی محض گنتی یہ فرق نہیں دکھائے گی۔
جولائی: جیکوبی کی جوابی مثال دکھاتی ہے کہ دائرۂ کار کیوں اہم ہے
ایک اور نمایاں واقعہ جیکوبی قیاس سے متعلق تھا۔ Terence Tao کی 21 جولائی کی تشریح Fable AI کی مدد سے تیار کردہ ایک جوابی مثال کا جائزہ لیتی ہے: تین مختلط متغیروں میں ایک کثیر رقمی نقشہ جو چھوٹے سے پڑوس میں الٹ پذیر برتاؤ کرتا ہے مگر مجموعی طور پر مختلف نقطوں کو ایک ہی حاصل پر بھیجتا ہے۔ عمومی قیاس تین اور اس سے زیادہ ابعاد میں ناکام ہے؛ دو ابعاد کا معاملہ کھلا ہے۔ Tao صریح فارمولے دیتے اور تشکیل کی جیومیٹری سمجھاتے ہیں۔ Tao کی ریاضیاتی تشریح.
صریح جوابی مثال اس کے بنیادی تضاد کو حساب سے نسبتاً آسانی سے دکھا سکتی ہے۔ یہ دریافت کرنا کہ ایسی مثال کیوں ہونی چاہیے اور اس سے ملتی جلتی مثالیں کیسے بنائیں، مزید ریاضیاتی کام مانگتا ہے۔ جیکوبی کا واقعہ قارئین کو یہ الگ کام شائع شدہ شکل میں دکھاتا ہے۔
ستمبر میں بھی یہ فرق اہم رہا۔ Arno van den Essen کا 15 ستمبر کا قبل از اشاعت مقالہ ایسا جوابی نمونہ بنانے کا ابتدائی طریقہ پیش کرتا ہے جو مختصاتی نظام کی خطی تبدیلیوں کے بعد Levent Alpöge کی دریافت کردہ مثال کے مساوی ہے۔ یہ تشکیل کی نئی وضاحت ہے، اصل قیاس کی دوسری آزاد تردید نہیں۔ van den Essen کا مقالہ.
تحقیقی منتظم کے لیے اس سے یہ عملی تبدیلی سامنے آتی ہے کہ کس کام کو انعام دیا جائے۔ پیچیدہ دریافت کو قابلِ فہم بنانے والے شخص کی مالی مدد اتنا ہی بعد کا کام کھول سکتی ہے جتنا نمایاں نتیجے کی ایک اور تلاش کو مالی مدد دینا۔ یہ اس سلسلے کے بارے میں ہمارا جائزہ ہے، یہ دعویٰ نہیں کہ یونیورسٹیوں نے پہلے ہی اپنی ترغیبات بدل دی ہیں۔
اگست: ریاضیاتی دعووں کی وسیع تر رینج
OpenAI کی یکم اگست کی ریلیز نے ریاضی اور نظریاتی کمپیوٹر سائنس میں نتائج کے دس گروہ پیش کیے۔ کمپنی کے مطابق دلائل اس کے اندرونی Astra کے ایک ورژن نے تیار کیے؛ انسانوں نے ماڈل کے ساتھ مسودے تیار کیے اور ماڈل نے Lean سرٹیفکیٹ بنائے۔ پیداوار کی یہ وضاحت مئی کے ایک نتیجے والے اعلان سے مختلف ہے اور مسودہ سازی کے کردار کو صراحت سے بیان کرتی ہے۔ اگست کا اعلان.
ساتھ دیے گئے مجموعے میں، جو 6 اگست کو تازہ کیا گیا، درج ذیل نتائج بیان ہیں۔ یہ مسودے کے دعووں کی وضاحتیں ہیں، BIG CHANGE کی طرف سے دس الگ الگ تصدیقیں نہیں:
- کرۂ پر بھرائی: اعلیٰ ابعاد میں مجانبی بالائی حد میں مزید بہتری۔
- ثنائی اور کروی کوڈ: مخصوص فاصلوں پر کوڈ کے حجم کی زیادہ مضبوط حدود۔
- گروہی نظریہ: ایک غیر سوفک گروہ کی تشکیل۔
- عملیاتی الجبرا: کونز کی سختی کے قیاس کی جوابی مثالیں۔
- حسابی پیچیدگی: permanent کے لیے سرکٹ اور فارمولا کی مضبوط تر زیریں حدود۔
- کوانٹم کھیل: متوازی تکرار کا ایک اساسی نظریہ۔
- جالی کے مسائل: قریب ترین ویکٹر مسئلے کے لیے بہتر تخمینی سختی کے نتائج۔
- محدب جیومیٹری: Ehrhart کے حجمی قیاس کا ثبوت۔
- Ramsey نظریہ: کثیر رنگی مثلث Ramsey اعداد کے لیے فوقِ اساسی زیریں حد۔
- انتہائی گراف نظریہ: کمپیکٹنس اور تنزل کے قیاسات کی جوابی مثالیں۔
نتائج کی وسعت اہم ہے، مگر اس سے ایک مجموعی گنتی اور بھی گمراہ کن ہو جاتی ہے۔ جوابی مثال تلاش کرنا، حد بہتر بنانا اور عمومی قضیہ ثابت کرنا الگ نتائج رکھتے ہیں۔ نہ ہی کسی ریاضیاتی مسئلے کی دشواری سے متعلق نتیجہ خودبخود تعینات شدہ رمز نگاری کے نظام پر حملہ ثابت کرتا ہے۔ اطلاق کے لیے الگ استدلالی سلسلہ اور شواہد درکار ہیں۔
10 اگست کو Anthropic نے ریمان قیاس کے قریب زیادہ محدود دائرے کی پیش رفت شائع کی۔ اس کے مطابق غیر جاری شدہ Claude ماڈل نے اہم خط پر موجود زیٹا صفرات کے تناسب کی زیریں حد بہتر کی۔ Anthropic کے ریاضی دانوں نے کام کا جائزہ لیا، بیرونی ماہرین نے مقالہ پڑھا اور رسمی تشکیل تیار ہوئی۔ کمپنی واضح طور پر کہتی ہے کہ Claude نے ریمان قیاس حل نہیں کیا اور اسے توقع نہیں کہ یہ تکنیکیں اسے حل کر دیں گی۔ Anthropic کا بیان.
منسلک مقالے میں دو تہائی سے کچھ زیادہ، تقریباً 67.25%، کی حد بیان ہے اور اس سے پہلے کے تجزیاتی نتائج کی نشاندہی کی گئی ہے جن پر یہ انحصار کرتا ہے۔ یہ مجانبی ریاضیاتی بیان ہے، محدود تعداد میں صفرات کی جانچ سے قیاس ثابت کرنے کا دعویٰ نہیں۔ یہ فرق بنیادی ہے: تناسب کی زیریں حد ہر متعلقہ صفر کو خط پر نہیں رکھتی۔ زیٹا صفرات کا مسودہ.
دیگر بلند پرواز مسودے بھی گردش میں ہیں۔ Alpöge کی ویب سائٹ پر موجود ایک دستاویز چھ بُعدی کرہ پر مختلط ساخت تجویز کرتی ہے۔ اس کی تشکیل جانچ کے لیے دستیاب ہے، مگر ہم نے جو نسخہ دیکھا اس سے اعلان کی قابلِ اعتماد تاریخ یا AI کے کردار کا مکمل بیان قائم نہیں ہوتا۔ اس لیے ہم اسے ایسی تجویز کے طور پر شامل کرتے ہیں جسے قارئین دیکھ سکتے ہیں، اس تاریخ کے ایک آزادانہ طور پر ثابت شدہ سنگِ میل کے طور پر نہیں۔ چھ بُعدی کرہ کا مسودہ.
ستمبر کا آغاز: اولیائی فرقے تصدیق کی حد ظاہر کرتے ہیں
اعلانات کا سلسلہ اوّل اعداد کے درمیان فاصلوں تک بھی پہنچا۔ Axiom اشتراک کا 3 ستمبر کا ابتدائی مقالہ کہتا ہے کہ متواتر اولی اعداد کے لامحدود جوڑوں کا فاصلہ زیادہ سے زیادہ 212 ہے۔ یہ Julia Stadlmann کے تجزیاتی کام اور پہلے کے Polymath منصوبے کا اعتراف کرتا ہے۔ اس کا Lean سرٹیفکیٹ تجزیاتی تخمینوں اور الگ سے جانچے گئے تغیراتی سرٹیفکیٹ کو مفروضوں کے طور پر لیتا ہے۔ اس سے محدود فاصلے کا سوال آگے بڑھتا ہے؛ جڑواں اولی اعداد کا قیاس ٹھیک دو کے فاصلے والے لامحدود جوڑوں کا تقاضا کرتا ہے۔ Axiom ٹیم کا مقالہ.
OpenAI کا عوامی PrimeGaps186 ذخیرہ اہم شرط کے ساتھ اس سے بھی چھوٹی حد پیش کرتا ہے۔ اس کی Lean تشکیل تین بنیادی مفروضوں سے مشروط ہے جن میں ادب سے لیے گئے دو تخمینے اور عددی تکمل کی حدود شامل ہیں۔ ذخیرہ کہتا ہے کہ عددی سرٹیفکیٹ ان مفروضوں کو ثابت نہیں کرتا۔ اس لیے قارئین کو مجوزہ ریاضیاتی دلیل اور مقررہ معلومات کی بنیاد پر رسمی طور پر جانچے گئے حصے میں فرق رکھنا چاہیے۔ اس مصنوع کو بنیادی مفروضوں سے بلا شرط، مکمل طور پر رسمی ثبوت کہنا غلط ہوگا۔ PrimeGaps186 ذخیرہ.
OpenAI کا ایک اور مسودہ طویل فاصلوں سے متعلق ہے: متواتر اولی اعداد کے درمیان وقفے کتنے بڑے ہو سکتے ہیں۔ یہ بڑھتی حد کے نیچے سب سے بڑے فاصلے کی زیریں حد میں بہتری بیان کرتا ہے۔ یہ مسئلہ لامحدود قریبی اولی جوڑے تلاش کرنے سے الگ انتہائی سوال ہے؛ ایک میں پیش رفت کو دوسرے کا حل نہیں گننا چاہیے۔ طویل فاصلے کا مسودہ.
یہ تفصیلات اولی اعداد کے فاصلے والا واقعہ خاص طور پر مفید بناتی ہیں۔ سرخی میں دو اعداد ایک سادہ دوڑ جیسے دکھ سکتے ہیں۔ جب ثبوت کے انحصارات واضح ہوں تو بہتر سوال یہ ہے کہ کون سے مراحل کن طریقوں سے ثابت ہوئے ہیں۔ مفروضوں کو واضح کرنا تب بھی مفید ہے جب رسمی تشکیل نامکمل ہو۔
4 ستمبر: رسمی تشکیل دریافت کی کہانی کا حصہ بنتی ہے
Anthropic کا 4 ستمبر کا اعلان ایک ایسے قضیے سے متعلق ہے جس کا ریاضیاتی ثبوت پہلے ہی معلوم تھا: فرما کا آخری قضیہ۔ دعویٰ کردہ کامیابی Lean میں مکمل رسمی تشکیل ہے، جسے کمپنی کے مطابق Claude نے گیارہ دن میں بڑی حد تک خودکار طور پر بنایا۔ کمپنی انسانی رہنمائی اور اشتراکی پلیٹ فارم کا ذکر کرتی ہے جس نے معاونین کو انحصارات کا حساب رکھنے میں مدد دی۔ یہ اس ریاضیاتی ثبوت کی روایت کو تسلیم کرتی ہے جس پر یہ کام قائم ہے۔ رسمی تشکیل کا اعلان.
عوامی ذخیرہ سرخی سے زیادہ مخصوص شواہد دیتا ہے۔ اس میں قضیہ درج ہے، انحصارات اور Lean کے معیاری مفروضوں کے خلاف جانچیں اور بیان کے Mathlib ورژن کا تقابل دستاویز شدہ ہے۔ ذخیرہ یہ بھی کہتا ہے کہ یہ تحقیقی مصنوع ہے جس کی دیکھ بھال نہیں ہوتی۔ ہم نے یہ دستاویزات دیکھیں؛ اس کی تعمیر دوبارہ نہیں چلائی۔ FLT ذخیرہ.
اگر مزید ممکنہ دلائل پیدا کرنے والے یہی ٹول انہیں رسمی شکل دینے میں بھی مدد دیں تو جانچ کی گنجائش بھی بڑھ سکتی ہے۔ یہ امید کی مضبوط وجہ ہے۔ بعد کے محققین کو معائنے کے لیے ٹھوس چیز ملتی ہے۔ پھر بھی انہیں جاننا ہوگا کہ درمیانی نتائج دوبارہ استعمال کرنا آسان ہیں یا نہیں، انحصارات اب بھی بنائے جا سکتے ہیں یا نہیں، اور مصنوع کی دیکھ بھال کون کرتا ہے۔ تیار کردہ کوڈ کا حجم اکیلا ان سوالوں کا جواب نہیں دیتا۔
یہاں ایک ادارہ جاتی انتخاب اہم ہے۔ تجربہ گاہ ثبوت کو اپنے ماڈل کے مکمل مظاہرے کے طور پر جاری کر سکتی ہے یا اسے ایسے بنیادی ڈھانچے کے طور پر سہارا دے سکتی ہے جس پر دوسرے لوگ کام کریں۔ ان طریقوں سے اجرا کے بعد الگ ذمہ داریاں پیدا ہوتی ہیں۔ دیکھ بھال، وضاحتی مثالیں اور مستحکم حوالہ جات تحقیقی بجٹ کا حصہ ہونے چاہییں۔
8 ستمبر: Navier–Stokes نتیجہ حقیقتاً کیا دعویٰ کرتا ہے
سیال سے متعلق نتیجہ ان سوالوں کو مزید نمایاں کرتا ہے۔ OpenAI کا 8 ستمبر کا اعلان، جسے 10 ستمبر کو تازہ کیا گیا، Navier–Stokes کے وجود اور ہمواری کے مسئلے کا مجوزہ حل پیش کرتا ہے۔ یہ کام کو اندرونی ماڈل اور باہم رابطہ کرنے والے معاونین سے منسوب کرتا اور تحریری دلیل و Lean کی رسمی تشکیل جاری کرتا ہے۔ OpenAI کہتا ہے کہ وہ Millennium انعام کا دعویٰ کرنے کا ارادہ نہیں رکھتا۔ اعلان.
مخطوطے میں تین بُعدی، ناقابلِ انضغاط سیال کی حرکت، مثبت لزوجت اور نہایت احتیاط سے تشکیل دی گئی بیرونی قوت کا مطالعہ ہے۔ سکون سے آغاز کرنے پر مجوزہ حل محدود وقت میں غیر محدود رفتار پیدا کرتا ہے، جبکہ اس کی کل توانائی محدود رہتی ہے۔ قوت ہموار ہے اور مکان و زمان دونوں میں محدود دائرے تک پھیلی ہے۔ ریاضیاتی تعمیر میں سکڑتا ہوا گرداب اور ایسی تصحیحات استعمال ہوتی ہیں جن سے باقی قوت ہموار رہتی ہے۔ یہ مساوات کے حل سے متعلق دعوے ہیں، کسی طبعی تجربے کے مشاہدات یا نئے انجینئرنگ سمیولیٹر کے نتائج نہیں۔ Navier–Stokes کا مخطوطہ.
دائرۂ کار سمجھنے کے لیے بیرونی قوت بنیادی اہمیت رکھتی ہے۔ چارلس فیفرمین کی کلیے کے سرکاری مسئلہ جاتی بیان میں خرابی پیدا ہونے والے متبادل C اور D کے تحت ہموار بیرونی قوت کی اجازت ہے۔ عالمی ہمواری سے متعلق متبادل A اور B بغیر بیرونی قوت والی مساوات کے بارے میں ہیں۔ اس لیے اس نوعیت کا درست نتیجہ کلیے کے صراحتاً اجازت یافتہ متبادل سے متعلق ہو سکتا ہے، جبکہ بغیر قوت کے عالمی باقاعدگی کا سوال کھلا رہتا ہے۔ قوت کو غیر متعلق کہنا قضیے کے دعوے کو بڑھا چڑھا کر پیش کرے گا؛ اسے مسئلے کے مقررہ دائرے سے باہر کہنا قواعد کی غلط ترجمانی ہوگی۔ سرکاری مسئلہ جاتی بیان.
OpenAI نے ایک الگ Euler دلیل بھی جاری کی، جو لزوجت سے عاری ایک مثالی سیال سے متعلق ہے۔ اس مخطوطے میں ہموار ابتدائی حالت اور بیرونی قوت کے بغیر محدود وقت میں خرابی پیدا ہونے کی تجویز ہے۔ Euler اور Navier–Stokes باہم متعلق مساوات ہیں، لیکن دونوں مقالوں کے مفروضوں اور نتائج کو الگ رکھنا چاہیے۔ Euler کا مخطوطہ.
اس کے گرد موجود تحقیقی تاریخ بھی اہم ہے۔ یورپی ریاضیاتی سوسائٹی کے 10 ستمبر کے بیان میں Córdoba، Martínez-Zoroa اور Zheng کے کام کو Alpöge، Buckmaster اور اس سے پہلے کی ریاضیاتی کاوشوں کے ساتھ تسلیم کیا گیا ہے۔ بیان میں رسائی، تصنیف اور اعترافِ خدمات کے سوالات بھی اٹھائے گئے ہیں۔ جو تحریر براہِ راست کسی ماڈل کے نام سے قضیے تک پہنچ جائے، وہ ان خیالات کی جمع شدہ تاریخ کھو دیتی ہے جنہوں نے اس کام کو ممکن بنایا۔ یورپی ریاضیاتی سوسائٹی کا بیان.
11 ستمبر کو Clay نے بظاہر مسئلہ حل ہونے پر محتاط خوشی کا اظہار کیا اور کہا کہ جانچ پڑتال اور اعترافِ خدمات کا عمل دانستہ طور پر جلد بازی کے بغیر ہوگا۔ یہ ادارے کا معنی خیز ردعمل ہے۔ یہ نہ انعام ملنے کا اعلان ہے، نہ یہ تصدیق کہ کام کے ہر پہلو کا جائزہ مکمل ہو چکا ہے۔ Clay کا اعلان.
قارئین کے لیے درست نتیجہ اتنا ہی اہم ہے، اس میں مزید مبالغے کی ضرورت نہیں: ایک AI تجربہ گاہ نے ایک تسلیم شدہ ملینیم مسئلے کے حل کا مجوزہ ثبوت جاری کیا ہے، اس کے ریاضیاتی اور رسمی مواد کا معائنہ کیا جا سکتا ہے، اور بڑے ادارے اسے سنجیدگی سے لے رہے ہیں۔ وسیع تر قبولیت، نسبتِ کار اور فہم کے عمل ابھی جاری ہیں۔
ثبوت کی جانچ ایک متعین سوال کا جواب دیتی ہے
رسمی توثیق جائزہ لینے والوں کے لیے دستیاب شواہد بدل دیتی ہے۔ اس کے ساتھ رپورٹنگ بھی زیادہ دقیق ہونی چاہیے۔
Lean کی اپنی دستاویزات درست ثبوت اور ثابت کیے جانے والے بیان کے معنی میں فرق کرتی ہیں۔ کامیاب بنیادی جانچ یہ قائم کرتی ہے کہ رسمی بیان اپنی تعریفوں اور مفروضوں سے اخذ ہوتا ہے۔ مزید جانچ نامکمل انحصارات سامنے لا سکتی ہے، مسلمات کا آڈٹ کر سکتی ہے اور ثبوت کا موازنہ آزادانہ طور پر متعین بیان سے کر سکتی ہے۔ دستاویزات بیرونی جانچ کنندگان کے ذریعے زیادہ مضبوط توثیق کا ذکر کرتی ہیں، اور ساتھ ہی باقی مفروضوں کی نشاندہی بھی کرتی ہیں۔ Lean کی توثیقی رہنما دستاویز.
فرض کریں ایک محقق کو ایسی حد درکار ہے جو الگورتھم کے ہر ممکن اِن پٹ پر لاگو ہو۔ ایک معاون رسمی طور پر درست قضیہ دیتا ہے، لیکن قابلِ قبول اِن پٹ کی اس کی تعریف ایک مشکل طبقے کو خارج کرتی ہے۔ ثبوت درست ہو سکتا ہے، جبکہ محقق کے استعمال کے لیے مطلوبہ نتیجہ پھر بھی ثابت نہ ہو۔ یہ فرضی مثال دکھاتی ہے کہ اصل سوال اور اس کے رسمی بیان کے درمیان مطابقت پر توجہ کیوں ضروری ہے۔
نیاپن کی جانچ ایک اور نوعیت کا معاملہ ہے۔ ثبوتی نظام یہ طے نہیں کرتا کہ وہی دلیل کسی پرانے مقالے میں دوسری اصطلاحات کے تحت پہلے آ چکی ہے یا نہیں، اعترافِ خدمات مکمل ہے یا نہیں، یا دعویٰ کردہ بہتری کا اطلاق کے لیے کوئی اہم اثر ہے یا نہیں۔ ان فیصلوں کے لیے لٹریچر کی تحقیق اور موضوعی مہارت درکار ہوتی ہے۔
لہٰذا ہماری تجویز ہے کہ کوئی بڑی پیش رفت جاری کرنے والی تجربہ گاہ ایک پائیدار پیکیج فراہم کرے: عام ریاضیاتی زبان میں عین دعویٰ، جہاں ممکن ہو اس کا رسمی متن، ثبوت اور اس کے انحصارات، انسانوں اور ماڈل کی شراکت کی واضح تفصیل، اور کیا کچھ جانچا یا نظرثانی کیا گیا اس کا ریکارڈ۔ یہ ہماری مجوزہ رپورٹنگ کا معیار ہے۔ اس سے دوسرے محققین کو ذمہ داری کا تعین کرنے اور متعلقہ جانچ دوبارہ کرنے کا راستہ ملتا ہے۔
مشاورتی گروپ بڑھتے ہوئے باہمی ربط کے مسئلے سے نمٹتا ہے
21 ستمبر کو ریاضی اور مصنوعی ذہانت سے متعلق مشاورتی گروپ کا اعلان اسی پس منظر میں سامنے آیا۔ گروپ کے مطابق وہ آزاد اور بلا معاوضہ ہے، اور متعلقہ AI کمپنیوں میں سے کسی کو بھی مشورہ دینے پر آمادہ ہے۔ اس کا فوری کام OpenAI کو ان مزید نتائج کے اجراء پر مشورہ دینا ہے جن کے حصول کی اطلاع کمپنی نے دی ہے۔ گروپ عوامی سفارشات دینے کا وعدہ کرتا ہے اور واضح کرتا ہے کہ کمپنیوں کے اندر اسے فیصلہ سازی کا اختیار حاصل نہیں۔ Terence Tao کے بلاگ پر یہ اعلان گروپ کی مہمان تحریر ہے۔ گروپ کا بیان.
OpenAI کے بیان میں گروپ کے دائرۂ کار میں جائزہ، ابلاغ، اہمیت اور نتائج کی ترسیل شامل ہیں۔ کمپنی یہ بھی کہتی ہے کہ گروپ کو اس کی اندرونی ریاضیاتی پیش رفت کی رفتار پر مشورہ دینے کی ذمہ داری نہیں دی گئی۔ لہٰذا اس مشاورتی کردار کو جانچ اور ہم آہنگی کے ایک ذریعے کے طور پر سمجھنا چاہیے؛ فیصلے کمپنی ہی کرے گی۔ OpenAI کا مشاورتی گروپ سے متعلق اعلان.
اس انتظام کے حق میں وجوہ موجود ہیں۔ بہتر ہم آہنگی سے ایک ہی جائزہ بار بار کرنے کی ضرورت گھٹ سکتی ہے، مناسب ماہرین کی شناخت ہو سکتی ہے اور یہ یقینی بنایا جا سکتا ہے کہ نتیجے کی وضاحت اس کے شواہد سے مطابقت رکھے۔ اس کی حدود بھی اتنی ہی واضح ہیں: مشورے پر جواب دینا لازم ہے، اور محض آزادی اسے نافذ کرانے کا اختیار نہیں دیتی۔ قارئین کو شائع شدہ سفارشات اور کمپنیوں کے عملی ردعمل پر نظر رکھنی چاہیے۔
تنقیدی مؤقف تحقیق کے مقصد سے بھی متعلق ہے۔ 11 ستمبر کا Math and AI اعلامیہ دلیل دیتا ہے کہ فہرست میں موجود مسائل حل کرنے کی دوڑ، فہم کی نشوونما اور مستقبل کے ریاضی دانوں کی تربیت سے توجہ ہٹا سکتی ہے۔ دستخط کنندگان ان عملوں کے لیے خطرے کی نشاندہی کرتے ہیں جن کے ذریعے خیالات قابلِ تدریس اور کارآمد بنتے ہیں۔ یہ شعبے کے شرکا کا سنجیدہ مؤقف ہے، ایسا پیمانہ نہیں جو ثابت کرے کہ AI کے ہر استعمال نے پہلے ہی نقصان پہنچایا ہے۔ اعلامیہ.
Henry Cohn نے 15 ستمبر کو Tao کے بلاگ پر مہمان مضمون میں اس سے متعلق دلیل پیش کی: ناقص وضاحت والے نتائج انہیں سمجھنے اور سمیٹنے والی علمی برادری پر خاصا کام ڈال سکتے ہیں۔ ان کی تشویش میں وضاحتی کام کرنے والوں کے لیے موجود ترغیبات بھی شامل ہیں۔ یہاں درست نسبت بھی اہم ہے: یہ مضمون Cohn کا ہے، اگرچہ اسے Tao نے اپنے بلاگ پر جگہ دی۔ Cohn کا مضمون.
اگلی پیش رفت دوسروں کے لیے استعمال کرنا آسان بنائے
مئی سے ستمبر تک کی ترتیب امید افزا مؤقف کو ٹھوس مثالوں سے تقویت دیتی ہے۔ ایک جیومیٹریائی جوابی مثال نے مزید تعمیرات کو تحریک دی۔ محققین نے ایک حیرت انگیز کثیر رقمی نقشے کی وضاحت کے زیادہ واضح طریقے ڈھونڈے۔ رسمی تشکیل نے پیچیدہ استدلال کے معائنے کے لیے اضافی مواد فراہم کیا۔ ماڈل کے نتائج اور ریاضیاتی عمل کے درمیان مفید تعلق کے اجزا دکھائی دے رہے ہیں۔
مایوس کن منظرنامہ بھی عملی نوعیت رکھتا ہے۔ تجربہ گاہیں ممکنہ نتائج اس رفتار سے پیدا کر سکتی ہیں جس سے دوسرے لوگ انہیں سمجھ نہ پائیں، اور پھر اعلانات کو مکمل سائنسی شراکت شمار کیا جائے۔ جائزے کا بوجھ چند ماہرین پر پڑ سکتا ہے، جبکہ وسائل اور شہرت ان نظاموں کو ملے جو نتائج کا انبار بناتے ہیں۔ ماڈلز تک محدود رسائی، دریافتیں پیدا کرنے والوں اور ان کا جائزہ لینے والوں کے درمیان عدم توازن بڑھا سکتی ہے۔
ہماری رائے میں تجربہ گاہوں، مالی معاونت دینے والوں اور جرائد کو عمل کے دونوں رخ ناپنے چاہییں۔ ممکنہ دریافتیں شمار کریں، لیکن آزادانہ جانچ، مفید آسان توضیحات، درست کی گئی دلیلوں، دوبارہ استعمال کے قابل رسمی لائبریریوں اور بعد کے کام کو بھی درج کریں۔ نتیجے کو قابلِ فہم بنانے والوں کو کریڈٹ دیں۔ تصحیحات بھی اعلانات کی طرح مستقل مزاجی سے شائع کریں۔
اگلی بڑی پیش رفت پر نظر رکھنے والے قاری کے لیے سب سے انکشاف خیز سوال مخصوص ہے: اب کوئی دوسرا محقق ایسا کیا کر سکتا ہے جو پہلے نہیں کر سکتا تھا؟ جواب ہو سکتا ہے کہ وہ جوابی مثال بنائے، زیادہ مضبوط ضمانت ثابت کرے، مشکل دلیل کی جانچ کرے یا نیا طریقۂ کار سکھائے۔ یہی وہ مقام ہے جہاں AI ریاضی کی پیش رفت، ریاضی کی پیش رفت بنتی ہے۔
