بدأت شركة "هارمونيك" الناشئة رحلتها في سوق تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر إطلاق نسخة تجريبية من روبوت دردشة ذكي لنظامي أندرويد وiOS، يتيح للمستخدمين التفاعل مع نموذج الذكاء الاصطناعي المتطور الخاص بها، المعروف باسم "Aristotle" .
وتأتي هذه الخطوة بدعم من فلاد تينيف، وهو أحد مؤسسي "روبن هود"، الذي يشارك أيضًا في تأسيس "هارمونيك"، في محاولة لتقديم بديل موثوق وأكثر دقة في مجالات التفكير الرياضي والتحليل الكمي.
ذكاء رياضي خارق يتحدى حدود النماذج التقليدية
يرتكز نموذج "Aristotle" على تقديم إجابات دقيقة وخالية من "الهلوسة" في المسائل التي تتطلب تفكيرًا رياضيًا عميقًا.
وهذا الادعاء يعد جريئًا نظرًا للمشاكل المعروفة التي تعاني منها معظم نماذج الذكاء الاصطناعي في هذا المجال، لكن الشركة تصفه بـ"الذكاء الرياضي الخارق" إذ يتم الاستدلال والتحقق من النتائج بشكل رسمي داخل التطبيق.
ووفقًا للرئيس التنفيذي تيودور أخيم، يعتبر هذا النموذج هو "أول منتج استهلاكي يقوم بالاستدلال المنطقي ويؤكد صحة النتائج".
توسيع نطاق الوصول إلى "Aristotle”
ومن جانبها، تهدف "هارمونيك" إلى جعل هذا النموذج متاحًا ليس فقط للأفراد، بل أيضًا للشركات، من خلال واجهة برمجة التطبيقات(API) ، إلى جانب تطوير تطبيق ويب مخصص.
ويشير التوجه إلى أن الشركة لا تكتفي بإطلاق تطبيق استهلاكي فقط، بل تسعى لتوسيع أثر نموذجها في مجالات حيوية مثل الفيزياء، الإحصاء، وعلوم الحاسوب؛ حيث يشكل التفكير الكمي عنصراً محورياً.
تفوق في أولمبياد الرياضيات الدولي يبرز قوة النموذج
ومن اللافت أن "Aristotle" حصل على الميدالية الذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي لعام 2025، من خلال اختبار رسمي تم فيه تحويل المسائل إلى تنسيقات قابلة للمعالجة الآلية، وهو إنجاز يضفي مزيدًا من المصداقية على ادعاءات "هارمونيك".
والجدير بالذكر أن نماذج أخرى مثل تلك التي طورتها جوجل وOpenAI حققت ميداليات مشابهة، لكن عبر اختبارات غير رسمية باستخدام اللغة الطبيعية، ما يسلط الضوء على فارق منهجي واضح في دقة التقييم.
تحديات الهلوسة لا تزال قائمة في المجال
وعلى الرغم من التفوق التقني الذي تدعيه "هارمونيك" تبقى مشكلة الهلوسة تحديًا جوهريًا في نماذج الذكاء الاصطناعي إذ تظهر حتى في النسخ الأحدث من النماذج الكبرى، مثل تلك التي تقدمهاOpenAI .
ومع ذلك، فإن قدرة "Aristotle" على تقليص هذا النوع من الأخطاء في نطاق الرياضيات تمنح الأمل في إمكانية تطوير نماذج أكثر موثوقية في المستقبل.